Technology, Differentiated Instruction, & Teaching 21st-Century Skills
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 this issue, we focus on technology, differentiated instruction, and teaching 21st-century skills. We begin with two technology-related articles, one that investigates the effect of virtual reality teaching and the interaction effect of gender and teaching methods on university students’ academic performance, and another that explores teachers’ perspectives on using ICT-based learning resources in schools. Then, we present two differentiated instruction articles, including one that synthesizes and analyzes the empirical evidence related to the effectiveness of differentiated instruction in diverse educational contexts, and another that explores specialized undergraduate programs for autistic college students and how faculty members who teach autistic students approach and promote self-advocacy. We then share three articles on the teaching of 21st-century skills, including one that demonstrates efficacy in enhancing students’ problem-solving abilities and self-efficacy in STEM fields, one that illustrates the impact of the autonomous learning approach on learners and assesses their ability to sustain the learning process, and one that describes the experiences at four different Australian universities to showcase some of the innovative approaches taken to embed workforce-integrated learning in accounting education. Five additional articles are presented on educational globalization, pedagogical research competence, ecological literacy, and the teaching of idioms. This issue concludes with one dialogue and commentary paper, and a book review.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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