Implementation of Innovative Educational Technologies in the Training of Specialists in Pedagogy and Psychology (European Experience)
Notice bibliographique
Résumé
The modern development of educational services market dictates new rules for the use of technologies in education. The purpose of the article is to analyse the introduction of innovative educational technologies into the system of training specialists in pedagogy and psychology based on available European experience. For its implementation, the methods of comparative analysis, concretisation, and generalisation were used. They facilitated the task of characterising the key features of the organisation of innovative educational space on the example of the activities of modern universities in EU countries. In the results, the general principles of transformations in the training of specialists in pedagogy and psychology were analysed, the definition of innovative technologies in the modern understanding of their use in personnel training is given. The experience of teaching and using innovative technologies in Latvia, Romania, and Germany, France (Sorbonne University, University of Karlsruhe, University of Latvia and others) is summarized. One emphasises on the importance of using this experience, which enables students of higher education learning independently, to accumulate knowledge in a non-traditional way by using information and communication technologies and other innovative methods. Important for future use are projects on improving students' multimodal writing practice skills, developing their research skills using modern media libraries and open access informational didactic materials. In the conclusions, it is determined that outside the EU, the system of training specialists and openness to the perception of reforms need further improvement.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».