Personalization of Art Students' Training in the Context of the Transition to the Digital Economy
Notice bibliographique
Résumé
Today, one of the main resources for the effective functioning of many political, sociocultural, and communication processes is transition to the digital economy and digital reality in general. Informatization, computerization, automation naturally integrate into the artistic culture and transform it into a digital one. As a result, changes in the professional field of art definitely require changes in both the content, methodology and technological base of art education in the context of transition to digital economy. At the same time, digital technologies are a factor in the modernization of the higher education system, and its tool. There is an objective need to individualize and personalize educational technologies. In turn, digitalization creates the foundations by which these processes can be implemented. The article specifies pedagogical conditions for personalization of art students' training: activating self-education and self-development mechanisms through the creation of individual educational routes; enriching the informational educational and methodological base to maintain an individual format for studying the content of artistic culture; adopting a personal position of an adviser and a facilitator by the university teacher, which contributes to the design, stimulation and reflection of the personal and competent development of art students. The reliability of conclusions made within this theoretical study is confirmed by the positive results of experimental work.
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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 | 0,001 | 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 ».