EDUCATIONAL STRATEGIES FOR PERSONALIZED UTONOMOUS LANGUAGE LEARNING INTENSIFICATION AT UNIVERSITIES OF CANADA AND THE USA
Notice bibliographique
Résumé
У статті представлений огляд сучасних освітніх стратегій для форму-вання вмінь індивідуалізованого автономного навчання в університетах Канади та США. Розробка навчальних стратегій для автономної індивідуа-лізації – це складне багатогранне педагогічне завдання, яке спрямоване на реалізацію ефективної організації самостійної самоосвітньої діяльності студентів. На основі аналізу літератури та навчальної документації було визначено, що портфоліо, самооцінювіання та центри самонавчання вважаю-ться найбільш ефективними для реалізації індивідуалізованого навчання, особливо для вивчення іноземних мов. На основі здійсненого аналізу зарубіжних наукових джерел виявлено специфіку трактування зарубіжними дослідниками понять «індивідуалізація», «персоналізація», «диференціація». Дослідження зарубіжного досвіду впровадження індивідуалізації навчання в освітній прос-тір дало можливість окреслити коло трактувань зазначеного поняття, про-аналізувати ґенезу розвитку поняття «індивідуалізація навчання», визначити дидактичні умови та підходи до впровадження індивідуалізації. Встановлено плюралізм підходів до перекладу понять «індивідуалізація навчання» та «нав-чальна автономія», які функціонують у наукових працях зарубіжних дослідни-ків. Визначено, що індивідуалізація полягає в задоволенні особливих освітніх потреб кожного студента шляхом спеціально організованої форми навчання і передбачає повне самоуправління студентами своїм навчанням відповідно до особистої мети й завдань.
 
 Ключові слова: індивідуалізоване навчання, навчальна автономія, вивчення іноземної мови, самооцінювання, інтерактивне оцінювання.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».