Use of Cloud Technologies in the Process of Professional and Linguistic Training of Law Students for the Development of Academic Performance
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to find out how effective the use of cloud technologies is in the formation and development of critical thinking in future lawyers. An experimental model using cloud technologies was tested in training courses in the special (Civil Law, Fundamentals of Administrative Law) and general (English for Specific Purposes, Business English) subjects of the educational professional programme for training specialists of Specialty 081 “Law”.The method of test control and the method of component analysis were used to diagnose the level of academic performance of students selected for the pedagogical experiment in the training courses. To accomplish the research objectives, the results of the author’s tests (seven control points) performed by students of both groups. IBM SPSS Statistics 25.0.0.1 software was used to analyse the quantitative data. Two-tailed P-value and Student’s t test were calculated for statistical processing of experimental data.The study showed the effectiveness of the use of cloud technologies for the formation and development of critical thinking in future lawyers. The authors conclude that the use of cloud technologies in the professional and linguistic training of lawyers also facilitates feedback, which increases students’ educational motivation and allows for monitoring changes in students’ personality development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».