European Perspectives on Innovative Educational Practices in the Age of Globalization and Digitalization
Notice bibliographique
Résumé
The potential of innovative learning technologies and digitalization is a key factor in the progressive development of the academic space within the context of educational environment integration. This article aims to study the potential of innovative learning technologies in the context of globalization and the digitalization of education, based on successful European experiences. It also pays special attention to immersive digital media that involve virtual and mixed-reality possibilities. To achieve these goals, a combined approach was applied, including the analysis of existing case studies and the formation of conclusions based on secondary data analysis. This research suggests ways to integrate immersive-learning tools into practice-oriented learning. These types of tools contribute to improving the processes of learning by students, allowing them to visualize complex and abstract definitions, motivate active participation in the learning process, develop creativity and practical skills of problem-based thinking, and provide realistic experiences of solving educational tasks in practice. This article substantiates that these innovations successfully used in developed countries of the European community will allow for the effective development of the national educational system in the post-war reconstruction of Ukraine. This article establishes the need to upgrade the existing educational development strategy to delineate powers between different management institutions, create a competitive environment in the educational sector, and expand opportunities for financing state-of-the-art projects in this area. The prospects for educational development are focused on the potential of immersive learning technologies, practice-oriented education, and interactive communication tools for competence-based learning.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».