The Value, Challenges, and Pathways for Restructuring Compulsory Education Ecosystem in the Context of "Double Reduction"
Notice bibliographique
Résumé
The "Double Reduction" policy holds significant value for restoring balance in the education ecosystem and optimizing the educational ecosystem. However, examining compulsory education ecology under the lens of ecology reveals that the entrenched "robbing Peter to pay Paul" culture in student learning factors hinders innovative assignment design. The rapid fluctuations in the teacher ecosystem and the weakening of teacher "ecological resilience" affect teaching quality. The segregation of the "home-school-community" nurturing structure leads to a "collective absence" of family and social educational functions. The stable structure of the examination culture leads to a "two-way squeeze" between "intelligence education" and "grades." Ecological damage under the "middle-class trap" results in a "clear reduction but hidden increase" in students' extracurricular training burden, exacerbating the urban-rural curriculum and teaching "polarization." For the "Double Reduction" policy to be effective, it should focus on the "ecological balance perspective" and the "ecosystem perspective." This involves exploring "smart burden reduction" methods for student assignments, improving the mechanism for "double reduction" work for teachers, establishing a collaborative "home- school- community" education internet, returning to the original mission of moral education, enhancing the governance system for selecting and nurturing talent, and achieving "misplaced" high-quality development of urban and rural education. This will promote the education ecosystem from imbalance to balance and disorder to systematization, allowing students' learning to return to the essence of education.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».