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Enregistrement W4296656490 · doi:10.5539/ies.v15n5p28

Curriculum-Based Ideological and Political Education: Research Focuses and Evolution

2022· article· en· W4296656490 sur OpenAlexvenueno aff
Wei Liu, Chunyan He

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIdeological and Political Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Undergraduate EducationFundamental Research Funds for the Central UniversitiesChina University of GeosciencesChina University of Geosciences, Beijing
Mots-clésIdeologyConnotationCurriculumChinaPoliticsSociologyField (mathematics)Multidisciplinary approachSocial sciencePedagogyEngineering ethicsPolitical scienceEngineeringLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent years, research on curriculum-based ideological and political education has been one of hotspots in the field of higher education in China. Using both literature analysis software of CiteSpace and VOSviewer, visual analysis and information collection have been carried out on 429 papers of Chinese curriculum-based ideological and political education from 2014 to 2021, so as to find out the research focuses and evolution in this field and then to predict the trend in the future. The results are that the hotspots of ideological and political research focus on the definition of its connotation, construction value, and the exploration of practical paths. Furthermore, current research frontiers including “ideological and political elements”, “talent cultivation”, “college physical education (PE)” and “core socialist values” reflect that the current study focuses on the exploration of practical paths. It is expected that education mechanism, teaching practice research and multidisciplinary research will become the main trends of curriculum-based ideological and political education in China in future.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0120,019
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,375 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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