Digitalization of vocational education under crisis conditions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rapid development of technologies and their application in all branches of the economy calls for digitalization of education as a prerequisite of improving the quality of vocational training. Digital technologies in their turn allow to diversify the mode of training according to the needs arising under various circumstances. In some countries like Australia and Canada, online and blended learning are the only possibly form of training due to learners’ remotedness to schools. But as recent experience shows, introduction of online education was the only way out to sustain it under the conditions of the COVID-19 and now by the wartime and absence of access to educational facilities. In this was, the necessity of digitalization of education is constantly growing together with its increasing range of applicability. Now all production processes and processes of the service sector are under the influence of digital technologies, because modern machines are operated by computers. Modern military equipment is also digitally based and operated. Thus, working in modern industries and services requires a high level of digital literacy, which presents a challenge for the system of vocational education. Under modern conditions, irrespective of their positive or negative origin, vocational schools (VS) should be ready to train specialists for various spheres of industry capable of working with constantly changing digital technologies. This fact puts forwards certain requirements to digital literacy of both students and teachers, who have to cooperate through digital devices and software to attain the set educational goals. All these circumstances require the equal level of digital literacy of both teachers and students to provide educational institutions with the latest material base and digital resources.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle