MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3135676652 · doi:10.5539/jsd.v14n2p96

Opportunities for Adaptive Learning Environments to Promote Sustainability-Oriented Innovation Competence in Vocational Education and Training

2021· article· en· W3135676652 sur OpenAlexvenueno aff
Florian Berding, Andreas Slopinski, Regina Frerichs, Karin Rebmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityTypologyCompetence (human resources)Vocational educationCurriculumBusiness planKnowledge managementApprenticeshipSustainable developmentBusinessMedical educationPsychologyPedagogyComputer scienceSociologyMarketingPolitical scienceMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Achieving a sustainable economic system is a key challenge facing society. However, sustainable business to date has been only minimally considered when it comes to the requisites and curricula of business trainees. It generally has been left up to schools and teachers to provide their students with sustainable business skills. This involves creating teaching and training that effectively harmonize with learner requirements. To support teachers in this process, the following develops a sustainability-oriented innovation competence typology using a latent profile analysis based on data gathered from 1,149 business trainees who were in the first, second, or third year of their apprenticeship. This typology can be used to plan and develop classroom teaching. Competency assessment was done using a multiple-choice test along with a questionnaire to determine students’ beliefs about sustainable development. The latent profile analysis revealed six groups of learner competence profiles, each of which require specific teaching when it comes to achieving sustainable innovation skills. Based on these, the following paper develops recommendations for specific teaching methods and lessons that effectively promote business trainee sustainability-oriented innovation competence, while at the same time including their specific requirements into teaching.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Sustainable DevelopmentMême sujetSustainability in Higher EducationTravaux en français237 207