Training of Future Teachers for Work with Preschoolers under Martial Law in Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
The article is aimed to check the effectiveness of the formation of professional competencies of future specialists in preschool education facilities under martial law. A structural-functional model was chosen as an experimental model of competence formation. Methods. The paper used interviewing and testing techniques, the method of expert analysis of students’ educational achievements. To identify the psychological characteristics of students’ educational motivation, we used the method for studying the motivation of learning at a university by T. I. Ilyina. The Welch's t-test and Student's t-test were used to comparing the levels. The results. Professional motives began to dominate in the majority of students (24%) after the end of the first stage of the experiment and the number of students who have formed professional competences increased significantly at the end of the experiment (4.8). It has been proven that the motivational-value component (2,8) plays a key role in the structure of the student’s professional competence. The results of the experiment allow us to conclude improvement of the levels of formation of future educators’ professional competence. The creative component showed special dynamics (58%). Conclusions. Despite the state of war, the structural-functional model demonstrates positive results in the formation of professional competencies. Prospects for further research should focus on the effective methods of organizing the educational process in wartime.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».