THE DEVELOPMENT OF KNOWLEDGE AND SKILLS IN EUROPEAN EDUCATION
Notice bibliographique
Résumé
Education in Europe has a long historical tradition as a tool for social structuring and cultural progress. Over the centuries, the skills cultivated in schools have continuously adapted to the prevailing cultural, economic, and technological needs. From the ancient societies of Greece and Rome to the Renaissance and the Industrial Revolution, the skills integrated into education have reflected the demands of each era. However, modern Europe faces new challenges, such as digital transformation, climate change, and social inequalities, which shape the strategic direction of the European Union’s (EU) education policies. The EU recognizes the importance of education as a driver of development, not only in terms of professional adaptation but also in fostering active citizens capable of participating in society and advancing democratic processes. Education policies focus on strengthening fundamental skills, such as communication and critical thinking, while also emphasizing new, contemporary skills, such as digital and environmental competencies, to meet the demands of the 21st century. The Digital Compass 2030 initiative serves as a key tool in preparing citizens for emerging technological challenges, while the Sustainable Development Strategy promotes environmental awareness and sustainability. This study aims to examine the evolution of knowledge and skills in European education, emphasizing how modern educational strategies integrate technological and social challenges. Specifically, it highlights the significance of school years as a foundation for developing skills that foster collaboration, critical thinking, and social responsibility. This study adopts a multidimensional approach that encompasses social, economic, and environmental dimensions, identifying the role of skills in preparing students for the challenges of the future.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».