THE ROLE OF SOFT SKILLS IN TEACHER TRAINING IN THE MODERN EDUCATIONAL PROCESS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the article, the authors analyse the concept of ‘soft skills’ and define the role of soft skills in the professional training of teachers in the modern educational process. It is established that these skills include the ability to empathise, active listening, constructive communication, conflict management and leadership qualities that contribute to the effectiveness of the teaching process, stimulate active interaction between participants in the educational process and contribute to the successful achievement of educational and professional goals. It is noted that developed soft skills allow a teacher to more effectively establish interaction with students, colleagues and the administration of a higher education institution. The ability to communicate, motivate and manage emotions creates an atmosphere of mutual understanding and trust, which has a positive impact on the success of students and forms their positive attitude to learning in general. In the article, the authors analyse the experience of other countries in developing soft skills for teachers, in particular in the Scandinavian countries, Singapore, Canada, Australia, and Japan. The study found that in order to develop soft skills in teachers, it is necessary to attend trainings and seminars, which will help teachers improve their dialogue skills, better understand the needs of students to resolve conflict situations and create a positive educational environment; create conditions for the professional growth of teachers, recognition of their achievements; encourage teachers to share experiences and cooperate with colleagues, which will help improve their teamwork and conflict resolution skills.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle