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Enregistrement W3088190415 · doi:10.6000/2292-2598.2020.08.03.16

Research on Integrated Learning upon Enhancing Cognitive Activity in Primary School

2020· article· en· W3088190415 sur OpenAlexvenueno aff
Botakoz Zhekibayeva, Assemgul Kalimova, Zhanar Sarsekeyeva, Serafima Ossipova, Gulpara Baltabaevna Zhukenova

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Practices and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary (astronomy)CognitionPsychologyMathematics educationCognitive psychologyComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The study aims to identify the possibility of using a set of methods that a future teacher can apply upon working with schoolchildren, and value-based attitudes, which subsequently develop the students' desire to learn. Background: The model for preparing the teaching staff for work at school presupposes the presence of not only the already approved tools for assessing the quality of education but also the development of teaching principles. For this purpose, the structure of integrated education is applied, which forms the possibility of holistic comprehension of the surrounding world for schoolchildren and the use of technologies for sustainable education on the part of the teacher. Method: To develop the above methods and attitudes, a pedagogical experiment was performed. In order to study the level of cognitive activity of young schoolchildren, experimental work based on the gymnasium was conducted. Results: The authors demonstrate that integrated learning can be achieved only if the younger schoolchildren are prepared and discovered their individual way of thinking and desire for knowledge. The study identifies the possibility of using a set of methods that a future teacher can apply upon working with schoolchildren and value-based attitudes, which subsequently develop the students' desire to learn. Conclusion: The authors have concluded that the use of the integrated learning methodology allows to expand pedagogical techniques and use them natively in high school

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,250 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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