MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312136841 · doi:10.5281/zenodo.7480474

Adaptation of the educational achievement evaluation system to the educational competency approach

2022· article· en· W4312136841 sur OpenAlexaboutno aff
Alexander S. Shevchenko

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCompetency Development and Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)Mathematics educationPsychologyAcademic achievementComputer sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cite in Vancouver style as: [Shevchenko A. Adaptation of the educational achievement evaluation system to the educational competency approach. Oleksandr Dovzhenko Hlukhiv National Pedagogical University Bulletin. Series: Pedagogical Sciences. 2022;3(50)Pt1:194-203. DOI: 10.31376/2410-0897-2022-3-50-194-203. Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.7480409]. The article solves the problem of assessing the academic success of students studying the disciplines Health Pedagogy and Fundamentals of Medical Knowledge and Health-Saving, taking into account the need for the formation of such components of valeological competence as cognitive, activity, motivational-value and personal. It is proposed to use the functionality of the Moodle learning environment to assess the level of competence formation. The strategy of joint formation of competencies by various departments of a Higher Education Institution within the educational program is described. Proposed mechanisms for harmonizing the results of the qualitative assessment of competence formation with the system for assessing academic success in the European Credit Transfer and Accumulation System. Keywords: Higher Education Institutions, Valeological Competence, Environmental Competence, Cloud Learning Technologies, Qualitative Model, Individual Educational Trajectory. Адаптація системи оцінювання успіхів навчання до компетентнісного підходу навчання (англ.) Резюме Проблема. Компетентнісно-орієнтована освіта вимагає від педагогічної спільноти стандартизованого та науково-обґрунтованого розуміння механізмів формування загальних та спеціальних компетентностей у здобувачів освіти та об’єктивного підходу до оцінювання академічних успіхів студентів щодо формування цих компетентностей. Оцінка за критеріями Європейської кредитної трансферно-накопичувальної системи (ЄКТС) по дисципліні не завжди відповідає оцінці сформованості всіх компонентів компетентності (когнітивного, діяльнісного, мотиваційно-ціннісного та особистісного). Мета. Дослідження проведено для розробки моделі адаптація системи оцінювання успіхів навчання в Європейській кредитній трансферно-накопичувальній системі до компетентнісний підходу навчання на прикладі валеологічних дисциплін «Педагогіка здоров’я» та «Основи медичних знань та здоров’язбереження». Методи дослідження. Використані метод системного аналізу та бібліосемантичний метод. Основні результати дослідження. Для оцінки сформованості валеологічної (або здоров’язбережуваної) компетентності запропоновано використовувати: 1) модифіковану таксономію Б. Блума з такими рівнями як «запам’ятовування та відтворення», «розуміння», «застосування», «аналіз та інтерпретація», «творчість»; 2) квартильну точково-інтервальну шкалу з рівнями «мінімальний», «низький», «середній» та «високий»; 3) еталонну факторно-критеріальну кваліметричну модель з експертно встановленою кваліметричною вагою та механізмом обрахування результатів за методикою Г. Єльникової. Ці шкали співставлені з поточною стобальною шкалою оцінювання академічних успіхів ЄКТС та попередньою п’ятибальної шкалою. Запропоновані рівні відповідності шкал при формуванні валеологічної компетентності: 1) для бакалаврів та магістрів з обмеженими можливостями, які навчаються разом зі здоровими магістрами в рамках сучасної парадигми інклюзивної освіти мінімальний рівень ‒ «застосування», максимальний рівень ‒ «аналіз та інтерпретація»; 2) для магістрів, обдарованих бакалаврів, студентів, які вже мають медичну, біологічну або валеологічну освіту мінімальний рівень ‒ «аналіз та інтерпретація», максимальний рівень ‒ «творчість». Найкращим освітнім програмним середовищем для одночасного оцінки за всіма шкалами названа система дистанційного навчання Moodle. Розглянуті варіанти формування валеологічної компетентності у випадках навчання в межах 8 кредитів ЄКТС в освітній програмі бакалаврів, магістрів та послідовного вивчення валеологічних дисциплін в освітній програмах бакалаврів, а потім магістрів. Наведено дані про можливість повного формування валеологічної компетентності в межах 7 кредитів ЄКТС при послідовному вивченні валеологічної дисципліни на бакалавраті, а потім у магістратурі. Визначено, що у формуванні валеологічної компетентності можуть брати інші кафедри, на яких студентам викладають споріднені дисципліни «Основи екології», «Охорону праці», «Анатомію, фізіологію і гігієну», що також скорочує необхідну кредитів ЄКТС для повного формування валеологічної компетентності. Наукова новизна результатів дослідження. Проблема оцінки академічних успіхів студентів при вивченні валеологічних дисциплін з урахуванням успішності формування валеологічної компетентності раніше не досліджувалась. Вперше запропоновано встановити мінімальний рівень формування валеологічної компетентності на рівні, що відповідає оцінці С за ЄКТС та очікуванням стейкхолдерів від підготовленості випускників Закладів вищої освіти України. Висновки. В результаті дослідження на прикладі вивчення валеологічних дисциплін розроблена модель адаптації системи оцінювання успіхів навчання в ЄКТС до компетентнісний підходу навчання, яку запропоновано використовувати для інших компетентностей, загальних і спеціальних після відповідної перевірки у педагогічній практиці. Ключові слова: заклади вищої освіти, валеологічна компетентність, екологічна компетентність, хмарні технології навчання, кваліметрична модель, індивідуальна освітня траєкторія. Збірка: http://visn-ped.gnpu.edu.ua/index.php/uk/home1/74-visnyk-hlukhivskoho-natsionalnoho-pedahohichnoho-universytetu-imeni-oleksandra-dovzhenka-2022-vyp-3-50

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetCompetency Development and EvaluationTravaux en français237 207