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Enregistrement W3048603188 · doi:10.5430/ijhe.v9n7p230

Innovative Methods in Language Disciplines During Profile Training Implementation

2020· article· en· W3048603188 sur OpenAlex
Halyna Yuzkiv, Iryna M. Ivanenko, Nataliia Marchenko, Natalia Кosharna, Natalia S. Medvid

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Professional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUkrainianComputer scienceMathematics educationForeign languageEuropean unionLanguage industryLanguage educationDisciplineReflection (computer programming)Process (computing)Comprehension approachSociologyPsychologyLinguisticsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advanced pedagogical experience testifies to the presence of a number of methods in the practice of teaching language disciplines used by teachers during profile training at school or other educational institutions. With the development of modern information technologies, the role of traditional methods of studying language disciplines in the educational process is changing to the advantage of more innovative (interactive) methods of studying language disciplines. Therefore, the purpose of the article is to investigate the peculiarities of the application of innovative methods in language disciplines during profile training implementation. To achieve the purpose specified, an academic paper uses a number of general scientific (method of theoretical analysis, method of observation, method of description and method of synthesis) and empirical (experimental method, modeling method and calculation method) research methods. The practical reflection of the state and dynamics of mastering language disciplines during profile training is demonstrated through: the efficiency level of the applied innovative methods of studying language disciplines; the dynamics of the average number of students, involved in studying foreign language per student at the level of higher secondary education; rating of the countries of European Union and Ukraine on English proficiency according to the Global rating of countries and regions; provisions of New Ukrainian School Concept. It has been established that in the countries of European Union the practice of studying language disciplines is based on the translation method, the method of meaningful and language integrated learning, the methods of using digital technologies and the method of using creative objects. The study has revealed that such countries of European Union, as Luxembourg, Romania and Finland have significantly high levels of foreign language proficiency; however, such levels of language command are significantly low in Greece, Denmark, Spain, Germany and Portugal. It has been established that Ukraine is classified as a country with a low level of English language command (proficiency) in the Global Ranking of Countries and Regions (according to data of 2019, 2017 and 2016) and a moderate level of English language proficiency (according to data of 2018 and 2015). The following types of innovative methods, currently used by teachers in language disciplines during profile training, have been summarized, namely: the use of information and computer technology in the process of language learning; the use of developmental methods in the form of dialogue, discussion, seminar or brainstorming; construction of the educational process in the form of a game, project, team game; introduction of creative and interactive tasks into the educational process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,472 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle