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Enregistrement W3187961734 · doi:10.3968/12161

The Market-Oriented Education Approach Brings Challenges to the Practice: Based learning Approach in Pre-school Higher Education

2021· article· en· W3187961734 sur OpenAlexvenueno aff
Jindao Wang, Weisha Wang, Wei Xiao, Siting Liang, Yang Dong, Haoyuan Zheng, LI Fan-lin

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmployabilityCurriculumGovernment (linguistics)Higher educationWork (physics)Process (computing)Quality (philosophy)PedagogyMedical educationEngineering ethicsSociologyPolitical scienceEngineeringComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Universities in Chinaare encouraged by the Chinese government to adopt a practice-based learning approach in the Higher Education sector. Such emphasis exerts great impacts on the traditional practice-basedpre-schoolHigher Education and has alsoimposed some challenges ontoacademics in Universities. The market-oriented approach requires Universities to emphasize employability skills that meet the demands of delivering a modernized and international pre-schooleducation. Universities need to adapt their curriculum design to embed practical training on employability skills into the curriculum.Building on our existing knowledge, the pre-school curriculum is aiming to work with pre-school practitioners. Bridging the gap between University teachingandpractical skills required by the pre-school sector, this process facilitates practice-based learning for students and improves research for academics. Piloting practice-based learning allows Universities to focus on enhancing employability skills and helping Universities adapt their curriculum to achieve the desirable employability skills they want their graduates to have. As a result, the practice-based learning approach informs Universities’ curriculum design and quality standards so that graduates develop employable attributes.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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