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Enregistrement W4220981981 · doi:10.5430/jct.v11n3p73

Modern Psychological and Teaching Technologies for Implementing the Educational Process in Higher Educational Institutions of Ukraine

2022· article· en· W4220981981 sur OpenAlexvenueno aff
Mariia Kopchuk-Kashetska, Olha Klymyshyn, Оксана Семак, I. V. Yaroshenko, Andreja Olha Maslii

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Educational Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUkrainianProcess (computing)CurriculumRelevance (law)PersonalitySubject (documents)PsychologyMathematics educationEngineering ethicsPedagogySociologyMedical educationEngineeringPolitical scienceComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relevance of the subject under study lies in the use of the latest educational technologies in higher educational institutions of Ukraine. As a consequence, the study focuses on the concept of teaching technology in the psychological and educational literature and on identifying the most optimal teaching programme for institutions of higher education for the implementation of modern innovative technologies. The above listed objectives determine the purpose of this study — to establish and test a curriculum for the implementation of modern psychological and teaching technologies of the educational process in Ukrainian universities. The leading methods included the organisation of experimental research on the development and modelling of the curriculum using the latest technologies. During the establishing and controlling stages of this study, the cross-sectional method was employed to learn the features and regularities of the mental development of higher education students, using the latest psychological and teaching technology in education. The results of the study consider the present-day requirements and demonstrate the necessity of incorporating such technologies as self-development and distance learning. The programme includes recommendations for the most successful implementation of the educational process, guided by the student's personality. The main idea of this programme is “the students are taught by themselves, not by the teacher”. The significance of the results of this study is valuable for conscious students, teachers inspired by their craft, and Ukrainian universities that strive to fill the labour market with prominent specialists, as opposed to graduates with a “plastic diploma”.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,328 · 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'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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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