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Enregistrement W4389569232 · doi:10.26886/2520-7474.2(56)2023.5

СOMPARATIVE ANALYSISOF THE EFFICIENCY OF FOREIGN LANGUAGE TRAINING OF UKRAINIAN ARMED FORCES OFFICERS AT HIGHER MILITARY EDUCATIONAL INSTITUTIONS

2023· article· en· W4389569232 sur OpenAlexaboutno aff
Liudmyla Kanova

Notice bibliographique

RevuePARADIGM OF KNOWLEDGE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMilitary, Security, and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUkrainianForeign languageTraining (meteorology)Political scienceProfessional developmentPedagogyPublic relationsSociologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article analysesthe efficiency of foreign language training of UkrainianArmed Forces officers at higher military educational institutions. It also defines the levels of professional language training of servicemen and itsimportance in the professional activity of the Ukrainian Armed Forces officersaccording to NATO STANAG 6001 standard. The author also compares language education in the USA, Great Britain, Germany, Canada and Ukraine. The paper emphasizes the fact that without mastering foreign languages, it is impossible to realize the social and professional mobility of servicemen. Prospects for further research include an analysis of the content and forms of educational and special English language courses for military personnel of Ukraine, the development of an English-language training program for officers in the postgraduate education system using modern educational technologies in combination with personal-oriented training and military-professional activities.Key words: efficiency of foreign language training, NATO STANAG 6001 standard, Ukrainian Armed Forces officers, levels of professional training of servicemen,professional activity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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