Teacher's Professional Competence: New Challenges, Realities And Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Changes in the global labour market apply new requirements to participants in labour relations. Currently, experimental work on the formation of competencies of the 21st century is actively carried out in different countries, including Australia, Canada, Russia, the USA, Finland, South Korea and others. Researchers note that a significant part of professional tasks demands from specialists to have soft skills presented in the "4C" model. These challenges define new requirements for teachers at different levels of education. The Russian system of teacher education reflects global trends in determining priority development vectors: today it is necessary to “equip” a teacher with such competencies, technologies, and skills that will provide learning outcomes that are adequate to the requirements of the 21st century. The purpose of this article is to select and justify modern learning outcomes and the corresponding pedagogical competencies as tools for solving the problems facing modern Russian educational practice based on the analysis of foreign and domestic studies, the analysis of the request for educational practice. In accordance with the purpose, the article presents an analysis of foreign and domestic studies on the problem of highlighting and structuring "new learning outcomes" in the training of teachers; an expert analysis of the results of designing educational models and a comparative analysis of organizational decisions in the system of Russian and foreign education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».