The Implications for the Improvement of Student Records in Korea Derived from an Analysis of Ontario Student Records in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to derive implications for the improvement of student records in Korea from an analysis of Ontario student records in Canada. Methods: Through analysis of previous research, problems, and directions for improvement in the Korean student record system were derived, and the characteristics of the student record system in Ontario, Canada, were analyzed to explore implications for improving the Korean student record system. Results: The implications are as follows: Firstly, Korean student records need to be restructured around the subject learning activities. Secondly, it is necessary to consider introducing a checklist method to guarantee the objectivity of the narrative records. Thirdly, in order for student records to be an authentic record of student progress, most importantly, educational activities should encourage student growth rather than encourage competition among students, and the assessment method for students’ subjects learning should be improved. Fourthly, it is necessary to differentiate the records system in accordance with the differences in education by school - level. Fifthly, it is necessary to reduce the amount of the guideline documents found in student record writing and improve them so that they are presented in a teacher-friendly manner. Conclusion: The student record system must be improved with a focus on the educational function of student records. To achieve this it is imperative to improve the awareness of parents, students, teachers, and officials regarding the educational function of student records, as well as to explore ways to utilize them for college admissions.
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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 | 0,009 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».