THE ROLE OF DIGITAL TECHNOLOGIES IN BLENDED LEARNING: FOREIGN EXPERIENCE AND CHALLENGES FOR UKRAINIAN HIGHER EDUCATION INSTITUTIONS
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 author analyzes the definitions of “blended learning” and the role of digital technologies in its implementation. The author analyzes the experience of using blended learning in countries such as Canada, the Czech Republic and the Federal Republic of Germany, which demonstrate the effective implementation of digital platforms and technologies to improve the quality of the educational process. In particular, it focuses on the use of learning management systems (Moodle, MS Teams, Google Classroom), recording and distribution of video lectures, interactive simulations and forums to maintain communication between teachers and students. The study identifies key aspects that Ukrainian higher education institutions can adapt from international experience: a flexible combination of synchronous and asynchronous activities, providing technical support for teachers, creating centers of pedagogical excellence, as well as state support for the digitalization of education. The main challenges, such as the lack of a unified digitalization strategy, the need to develop infrastructure and prepare teachers for the effective use of digital technologies and innovations, are outlined. It has been determined that the application of innovative approaches to blended learning in Ukraine will improve the quality of educational services, ensure the flexibility of the educational process and promote the integration of national education into the world educational space.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle