Сhallenges for scientific and pedagogical staff of universities after pandemia 2019
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays situation at the universities in Ukraine and all other countries round the world are faceted with different challenges almost every new quarter of the year. The very vivid example of it was the pandemic period, which determined transforming of forms of education and different approaches to education. Moreover, the Pandemia provoke the huge wave of challenges for scientific and pedagogical staff of universities. A great number of changes took place at the system of educational process organization: pandemic has exacerbated the need for digital, technology-enabled education experiences, new types of online-classes appared and new ways to scale them etc. But after pandemic period and all these transmitions in universities their appared the need for analyses of challenges which we are going to face with, when we come back to ordinary style of teaching? what problems are we going to solve? To answer these questions, we created a Questionnaire for teaching staff and students of different Universities in Ukraine in different regions. We asked them to give their feedbacks, opinions and feelings of the quarantine restrictions of COVID-19, what difficulties they had durining the next few months. The investigation helped to distinguish challenges to scientific and pedagogical staff of higher educational institutions, the nature of which is the peculiarities of the professional activities of teachers and challenges to the scientific and pedagogical staff of higher educational institutions, the nature of which are the features of the educational activities of students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».