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Enregistrement W4383346322 · doi:10.20306/kces.2023.6.30.107

A Comparative Study on the Competency-Based Backward Curriculum Design: Focusing on College Level

2023· article· en· W4383346322 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKorean Comparative Education Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducation and Learning Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMathematics educationMedical educationPsychologyComputer scienceEngineeringPedagogyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Purpose] This study aims to explore the nature of competency for the effective operation of competency-based curriculum in university education and conduct a case comparison study focusing on the design of the backword curriculum. The focus of the discussion is on competency-based education and compares competency-based education operated by universities in Australia, Finland, the United States, and Canada. In particular, at the university education level, the design and development of competency-based curriculum were compared with a focus on backward design. [Methods] To achieve this purpose, first, in terms of literature research, we explore the possibility of integrating competency-based education and backward curriculum design. In addition, competency-based education in university education operated in four countries is analyzed based on the established comparative criteria, focusing on case studies. [Results] Based on the commonalities and differences of comparison results, a plan to realize a competency-based curriculum was proposed, focusing on the possibility of integrating competency-based curriculum development and backward design. As a result of major research, a backword design that can be used in university education was proposed, focusing on the possibility of integration of competency-based backword curriculum design. Therefore, in terms of goals, the selection of competencies related to the professional world and goals that reflect the needs of learners are set. In addition, it presents performance tasks and feedback related to life in terms of evaluation that can confirm goals. Finally, it is the stage of teaching and learning development that can learn all cognitive, affective, and psychological areas. We design this series of competency-based steps and present systematic development steps to evaluate all courses. [Conclusion]In order to establish systematic development of competency-based education from a practical and effective perspective, it is necessary to develop a curriculum based on backward design.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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