Developing Future Officers’ Analytical Thinking During Their Practical Sessions Based on Stem Technologies
Notice bibliographique
Résumé
The ability to think analytically is helpful for the military, as it allows you to find optimal solutions to difficult situations in extreme conditions. The aim of this article was to study the effect of STEM technologies used during practical sessions of future officers on the development of their analytical thinking. The method of numerical series and self-assessment by cadets was used to determine the level of analytical thinking. Semi-structured interviews were conducted. The case method, virtual and augmented reality, project method, simulation and business games were used during STEM training. It was found by using the numerical series method that the level of future officers' analytical thinking increased from satisfactory to the medium within one academic year using STEM technologies during practical sessions. Students of the experimental group also note the growth of interest in learning, improvement of professional training, and the possibility of individual development. They rated their level of analytical thinking at the beginning of the experiment at 3 points on average and after the experiment — at 4 points on a five-point scale. The difficulties of STEM education were also found: the complex stage of mastering new methods, lack of technical support, and lack of skills for discussing the situation in groups. The results of the work can be used in the planning and selection of effective forms, methods and approaches to the organisation of practical training for future officers. Teachers can use STEM technologies effectively in future officers' practical training, including developing analytical thinking.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».