Integrating Art and Technology: Enhancing Art Faculty Competencies in China’s New Liberal Arts Era
Notice bibliographique
Résumé
The New Liberal Arts framework represents a significant reform in Chinese higher education, emphasizing integration of technology, interdisciplinary collaboration, and cultural preservation. As this educational paradigm evolves, art teachers face unprecedented challenges requiring new competencies. This research aimed to: 1) investigate components of competence for university art teachers under the New Liberal Arts background; 2) explore the existent and desired states of these competencies in Ningxia; and 3) create a program to enhance these competencies. The study employed a three-phase methodology: first identifying competence components through document analysis and expert validation (n = 5); then exploring competence states through questionnaires with 205 art teachers selected via multi-stage random sampling; finally developing and evaluating a competence enhancement program. Results identified five key competence components: Knowledge Literacy, Didactic Ability, Digital Literacy, Uphold Fundamental Principles and Break New Ground, and Moral Education Ability. The existent state of competence was at medium level, while the desired state was at highest level. Digital Literacy emerged as the highest priority need. The developed program, utilizing a 70:20:10 learning model, received highest ratings for both suitability and feasibility, confirming its potential effectiveness for enhancing art teacher competence under the New Liberal Arts framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».