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Enregistrement W3174726287 · doi:10.1051/e3sconf/202127312087

Digital environment as effective pedagogical tool of socialization in the context of modern education

2021· article· en· W3174726287 sur OpenAlexaboutno aff
Olga Gorbatkova, О А Кочергина, Olga Victorovna Kiryushina

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Innovations and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocializationContext (archaeology)ComprehensionAdaptation (eye)Process (computing)CurriculumConceptual frameworkPedagogySociologyEngineering ethicsPsychologyMathematics educationComputer scienceSocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, the modern educational paradigm is based on the organization of new forms of social education and training with new digital technologies introduction. In the article, the author sproceed from the main conceptual provisions of domestic and foreign the ories, which allow us as serting that the pedagogically justified use of the digital environment, aimed at solving the problems of social education, can contribute to the adaptation of students to life in the modern in formation society. The purpose of the study is to identify the problems and perspectives of the students’positive socialization formation under the conditions of modern education based on the theoretic alanalys is of domestic and English-speaking (the USA and Canada) scientific works that reflect the content of the digital technologies implementation. This article at tempts to: reveal the essence of the digital environment concept as a pedagogical tool for students’ positive socialization, where the digital environment represents an element of the information and educational environment, with in which socialization is revealed, where the cybers pacesocial process espotential comprehension is carried out; determine the social and educational effects, the main conceptual provisions of the digital environment use as the pedagogical tool for the students’ positives ocialization; based on the analysis, expand knowledge in the context of the theoretical and methodological aspects for domestic sciencein view of the research of scientific works in modern English-speaking countries (the USA, Canada).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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