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Enregistrement W4386934904 · doi:10.55908/sdgs.v11i7.1310

Peculiarities of Organization and Efficiency of the Educational Process Under Martial Law

2023· article· en· W4386934904 sur OpenAlexaff
Олена Геннадіївна Білюк, Андрій Крап, Kostiantyn Herasymiuk, Kira Hnezdilova, Nadiia Kulchytska

Notice bibliographique

RevueJournal of Law and Sustainable Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Issues in Ukraine
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUkrainianMartial lawProcess (computing)Subject (documents)Object (grammar)LawSociologyMartial artsPolitical scienceComputer scienceArtificial intelligenceLibrary scienceGeographyPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The object of the research is the objective reality of analysis and assessment of the sphere of the educational process in conditions of uncertainty and loss of control over this process. The subject of the research is the specificity of the organization and the level of effectiveness of the educational process in the conditions of the martial law of Ukraine. Theoretical framework: Many scientific works have been devoted to the problem of organizing the educational process in conditions of force majeure and armed conflict in particular, as well as to the derivative issues (Caplan, 2018), (Jennings, 2001), (Pet’ko, 2012, 2014, 2017, 2020), (Kotiak, 2011), (Lysenko, 2009), (Mazur, 2010), (Miniailova, 2022), (Morze, 2010), (Olshanska, 2016), (Prybylova, 2013), (Riabchun, 2021), (Sviezhentsev, 2015), (Skrypnyk, 2005), (Shevchuk, 2022), (Semenets-Orlova, 2022), (Akimova et. al., 2022). A study was conducted based on Ukrainian universities about distance education during the conditions of the COVID-19 pandemic (Bakhov, I., Opolska, N., Bogus, M., Anishchenko, V. & Biryukova, Y., 2021), based on which it was proposed application of open and specialized geoinformation systems of education for students and postgraduates (Iatsyshyn, A., Iatsyshyn, A., Kovach, V., Zinovieva, I., Artemchuk, V., Popov, O., ... Turevych, A., 2020). Method: Researching the problems of the educational process under martial law is a rather specific activity and requires a specialized, non-traditional approach. This is due to numerous factors that are peculiar and relatively "new". Therefore, the methodological basis is the descriptive approach, which has the character of a description in revealing the regularities of the phenomenon, and the condition of the research is the laboratory approach. In general, the research is public and nationwide. And the main method is the method of non-formalized (traditional) analysis of documents directly related to education, and this is a qualitative method. Results and conclusion: In terms of the efficiency of school youth's acquisition of knowledge, the state of war undoubtedly significantly lowered the level. However, solely at the expense of valid teachers who remained in Ukraine and conducted classes in the region of unfavorable conditions and self-awareness of students in general, the effectiveness of teaching and the Ministry of Education and Culture only ensured the maintenance of such effectiveness. Implications of the research: The study's findings have several implications for the field of analysed issue. It emphasizes the importance of school youth's acquisition of knowledge, the state of war undoubtedly significantly lowered the level. This can help them develop the necessary skills and knowledge to handle various crisis situations effectively. Originality/value:This study contributes to the existing body of knowledge by specifically focusing on organization and efficiency of the educational process under martial law. It offers insights into the practical aspects of the issue and provides valuable perspectives from both future specialists and their educators.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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