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Enregistrement W4226370966 · doi:10.5430/wjel.v12n3p117

Strategies for Developing Critical-Thinking Capabilities

2022· article· en· W4226370966 sur OpenAlexvenueno aff
Madhavi Sharma, Bhanu Mati Doshi, Mohita Verma, Amresh Kumar Verma

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical thinkingArgument (complex analysis)Critical systems thinkingComputer scienceQuality (philosophy)Vertical thinkingConvergent thinkingManagement scienceKnowledge managementPsychologyCreative thinkingEpistemologyMathematics educationSocial psychologyCreativity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical thinking abilities enable you to comprehend and appraise a situation using all relevant facts or information. People may use critical thinking skills to arrange or organize information, including facts, to identify as well as solve a problem. There is a need for further study on the training of critical thinking abilities in business courses. Critical thinking must be explicitly defined in study designs, so suitable assessment strategies for assessing outcomes must be determined. This article discusses several different assessment procedures that may be utilized in research, but also information on commercially accessible testing. A list of probable research sources is presented. The most important contribution of critical thinking may be to assist you get a better awareness of yourself, allowing you to reject some unpleasant or restricting notions while focusing on your strengths. The capacity to express oneself may improve one's quality of life. In this paper, the author provides a comprehensive study on Strategies for Developing Critical Thinking capabilities. The majority of intellectual tasks include students learning to identify or build an argument, use evidence to support that argument, make sound judgments, or use the information to solve problems, all of which require critical thinking. In the future, this study helps to understand Critical thinking and different Strategies for Developing Critical Thinking.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,003
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,316 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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