MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393253551 · doi:10.52058/2786-4952-2024-3(37)-467-477

СУЧАСНІ ЦИФРОВІ ВИКЛИКИ В СИСТЕМІ ВІЙСЬКОВОЇ ОСВІТИ

2024· article· uk· W4393253551 sur OpenAlexaff
Юлія Носенко

Notice bibliographique

RevueПерспективи та інновації науки · 2024
Typearticle
Langueuk
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

СУЧАСНІ ЦИФРОВІ ВИКЛИКИ В СИСТЕМІ ВІЙСЬКОВОЇ ОСВІТИАнотація.У сучасному світі, де військові конфлікти та оборонні стратегії еволюціонують з надзвичайною швидкістю, критично важливою стає потреба в адаптації та трансформації системи військової освіти.В статті здійснено аналіз існуючої системи військової освіти в Україні, виокремлено ключові виклики та можливості для її модернізації у відповідності до сучасних вимог та стандартів.Автор розглядає важливість цифровізації, інформаційного забезпечення та інтеграції інноваційних технологій у процес навчання майбутніх офіцерів, а також підкреслює роль міжнародної співпраці та обміну досвідом з країнами НАТО.Особлива увага приділяється необхідності персоналізації навчання, формуванню критичного мислення, розвитку цифрових навичок, застосуванню інтерактивних методів навчання та оновленню навчальних програм.Стаття надає чітке бачення шляхів розвитку та адаптації військової освіти до сучасних умов, з акцентом на створенні сучасної, ефективної та гнучкої системи, здатної підготувати військовослужбовців до викликів сучасності та забезпечити високий рівень обороноздатності держави.Автор закликає до глибокої трансформації військової освіти, підкреслюючи її важливість у контексті загальнонаціональної безпеки та оборони.У контексті сучасних викликів, військова освіта має орієнтуватися на проблеми інформаційної цивілізації, враховуючи динамічний розвиток суспільства та збільшення потреби в ефективному управлінні інформацією.Відомості, необхідні для прийняття обґрунтованих рішень, стають все більш об'ємними, що зумовлює потребу в розробленні складних систем для пошуку, обробки, передачі, зберігання та використання інформації в різних формах і без обмежень за відстанню, часом та обсягом.Цифровізація військової освіти є ключовим шляхом до вирішення цих завдань.Вона передбачає не лише удосконалення засобів збирання, зберігання, розповсюдження, пошуку та обробки інформації, але й спрямована на збільшення інтелектуального потенціалу всіх учасників освітнього процесу.Це означає розвиток здібностей до сприйняття, аналізу та створення інформації, що є вирішальним для підвищення якості військової освіти та її відповідності до вимог сучасної інформаційної епохи.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0130,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,019

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueПерспективи та інновації наукиMême sujetMilitary Technology and StrategiesTravaux en français237 207