Modern Psychological and Teaching Technologies for Implementing the Educational Process in Higher Educational Institutions of Ukraine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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”.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle