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Enregistrement W4206069073 · doi:10.5430/jct.v11n1p235

Applying Case Method in the Training of Future Specialists

2022· article· en· W4206069073 sur OpenAlexvenueno aff
M. Chumak, Serhii Nekrasov, Nataliia Hrychanyk, Viktoriia Prylypko, V. M. Mykhalchuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Teacher Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummative assessmentPresentation (obstetrics)Control (management)Mathematics educationExploratory researchProcess (computing)Computer sciencePsychologyEmpirical researchMedical educationMedicineArtificial intelligenceMathematicsStatisticsFormative assessmentSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Making a brighter presentation and improving assimilation of educational material with the help of the case method allows activating the mental, exploratory and creative abilities of students to optimize the process of assimilation of information. The combination of this method with others allows making future specialists to independently find ways to solve problems. This results in the assimilation of professionally significant special knowledge. The aim of the study was to determine the features of the application of the case method in the educational process in preparing students for future professional activities, identifying sources, structural elements and filling professional cases. The study involved the survey method and further testing to identify indicators of significance at the summative and control stage of the experiment. Methods used: diagnostic programme to study the level of educational activities by Riepkina, Zaika; assessment of the level of control and self-assessment actions; statistical and mathematical interpretation of empirical data with subsequent functional analysis of the research results. The study showed the high efficiency of the case method in the educational environment of higher educational institutions (HEIs). The indicator of students’ self-presentation after the application of the case method has changed significantly. This was reflected in an increased high level to 35.5%, a decreased medium level to 38%, and a slight increase in all levels in the experimental group students. Positive dynamics was revealed on all criteria for diagnosing the effectiveness of the case method in teaching: a decreased percentage of students with negative and relatively low markers and a corresponding increase in the percentage of students with positive markers of knowledge and learning the material. Further research can deal with development and implementation of case systems in view of certain majors, taking into account future professional activities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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