The curriculum planning and implementation for mindfulness education and diversified humanism based on big data
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In modern education, balancing academic achievement and personal development is crucial. Traditional methods often focus more on academics, neglecting personal and social skills. To address this, the study combines mindfulness education with humanistic theory to improve curriculum design. Mindfulness education emphasizes attention control, self-awareness, and emotional management. Humanistic theory focuses on student-centered learning, creativity, and self-fulfillment. This study uses quantitative research to compare different teaching methods. The research findings show that traditional teaching methods, while effective in improving students' academic performance, have limited impact on the development of their personal and social skills. In contrast, the optimized curriculum not only significantly increases students' classroom participation and interest in learning but also greatly enhances their self-confidence, sense of responsibility, teamwork, and creativity. Particularly in terms of focus and empathy, students made more noticeable progress. This indicates that the optimized curriculum helps improve students' self-awareness, emotional management, and collaborative skills. Overall, the study highlights the potential of comprehensive curriculum planning in promoting students' holistic development and emphasizes the importance of student-centered teaching approaches in cultivating learners with more integrated qualities.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 découle