Digitalization of the Educational Process in the Field of Culture and Art: Challenges and Prospects
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this article is to assess the challenges and opportunities presented by the digitalization of the educational process within the realm of culture and art. To achieve this objective, a range of analytical methods such as analysis, synthesis, prognostication, systematic examination, and comparison were employed. The findings underscore the favorable impact of digitalization on the educational landscape of culture and the arts. A key innovation lies in the potential widespread integration of cutting-edge solutions into the educational framework, as well as the utilization of virtual and augmented reality, facilitating the development of essential competencies required to mold a new generation of digital-savvy professionals. The conclusions consolidate strategies for surmounting the primary challenges encountered by digitalization in the field of cultural studies and the arts within the Ukrainian context. The study highlights several pivotal areas crucial for the advancement of digital education in culture and the arts. These areas encompass the establishment of a digitalized educational environment, the cultivation of digital and informational proficiencies, the exploration of innovative digital learning modalities and techniques, and the fostering of virtual engagement with artistic creations. To ensure the progression and effectiveness of art education in the digital era, it is imperative to strike a harmonious balance between traditional pedagogical approaches and the imperatives of contemporary digital society. The central emphasis should revolve around aligning the organization of art education with the evolving demands of the modern world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».