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Enregistrement W7106014025 · doi:10.5281/zenodo.17637514

BOSHLANG'ICH TA'LIMI TIZIMIDA BOLALARNING EMOTSIONAL-INTELLEKTUAL RIVOJLANTIRISHDA JAHON TAJRIBASI MODELLARI

2025· article· uz· W7106014025 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langueuz
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, Innovation and Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubject (documents)Comparative educationNatural (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0090,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,004

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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