BOSHLANG'ICH TA'LIMI TIZIMIDA BOLALARNING EMOTSIONAL-INTELLEKTUAL RIVOJLANTIRISHDA JAHON TAJRIBASI MODELLARI
Notice bibliographique
Résumé
Annotatsiya. Ushbu maqolada boshlang‘ich ta’lim tizimida bolalarning emotsional-intellektual rivojlanish jarayonini jahon tajribasi asosida tahlil qilish masalalari yoritilgan. Maqolada AQSh, Finlyandiya, Yaponiya, Singapur va Kanada ta’lim tizimlarida qo‘llanilayotgan konseptual yondashuvlar qiyosiy o‘rganilib, CASEL modelining 5 asosiy kompetensiyasi – o‘zini anglash, o‘zini boshqarish, ijtimoiy ko‘nikmalar, empatiya va mas’uliyatli qaror qabul qilish – bolalar shaxsiy va ijtimoiy rivojida muhim omil ekanligi asoslab berilgan. Аннотация. В данной статье рассматриваются вопросы развития эмоционально-интеллектуальных способностей учащихся начальной школы на основе изучения мирового опыта. Проведён сравнительный анализ концептуальных подходов, применяемых в системах образования США, Финляндии, Японии, Сингапура и Канады. Особое внимание уделено модели CASEL, включающей пять ключевых компетенций: самопознание, саморегуляция, социальные навыки, эмпатия и ответственное принятие решений. Abstract. This article explores the development of emotional and intellectual abilities in primary education based on an analysis of international experience. A comparative study of conceptual approaches used in the education systems of the United States, Finland, Japan, Singapore, and Canada has been conducted. Special attention is given to the CASEL framework, which comprises five core competencies: self-awareness, self-management, social skills, empathy, and responsible decision-making.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,018 |
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 ».