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Enregistrement W7112531524

Оцінювання педагогічної компетентності в українських професійно-технічних коледжах: теоретичні основи для воєнного та повоєнного контекстів

2025· article· en· W7112531524 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Library NAES of Ukraine (National Academy of Educational Sciences of Ukraine) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Educational Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUkrainianCompetence (human resources)Vocational educationCore competencyProfessional developmentSustainabilityInternational educationAccountability
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relevance. In the context of the ongoing full-scale war and the imperative for national recovery, Ukrainian vocational colleges face the critical challenge of significantly enhancing the quality of training for middle-level specialists – technicians, managers, and technologists – essential for rebuilding the economy. The key figure in this process is the lecturer, whose professional competence directly determines the effectiveness of educational outcomes. However, traditional approaches to assessing this competence are often inadequate for the current realities of infrastructure damage, staff and student displacement, psychological strain, and disrupted learning. A paradigm shift is needed: assessment frameworks must move beyond mere evaluation to actively support educator resilience, foster continuous professional growth, and align with European and global standards to ensure the long-term sustainability and international recognition of Ukrainian qualifications. Objective. To theoretically substantiate the principles for assessing pedagogical competence in Ukrainian vocational colleges within wartime and postwar contexts, providing a foundation for developing a responsive, equitable, and developmental evaluation system. Methods. Theoretical analysis of domestic and international scientific literature on pedagogical competence, comparative analysis of international models (EU, Canada, Israel, Kosovo), and synthesis of best practices for competency assessment in crisis-affected educational systems (e.g., DigCompEdu, EQF). Results. The study identifies that the conventional three-dimensional model of pedagogical competence (cognitive-knowledge, practical-activity, personal-social) is insufficient. A fourth, critical dimension – adaptive-resilience competence – is proposed, encompassing the ability to sustain teaching under crisis, respond to trauma, innovate with limited resources, and maintain psychological well-being. Based on international experience and Ukrainian realities, six core theoretical principles for assessment are formulated: 1) Contextualisation – criteria must reflect wartime conditions (e.g., recognizing innovative teaching with limited tech); 2) Holism – evaluation must capture the full spectrum, including resilience, creativity, and social responsibility; 3) Formative Orientation – assessment should primarily serve as a tool for professional development through constructive feedback, not just summative judgment; 4) Flexibility and Adaptability – frameworks must function across hybrid, online, or emergency teaching formats; 5) Equity and Inclusivity – systems must not disadvantage educators with limited access to technology or training; 6) Continuity and Sustainability – short-term assessments must be linked to long-term modernisation and integration into European quality assurance systems. Conclusions. The assessment of pedagogical competence in Ukrainian vocational colleges requires a fundamental transformation. Grounding evaluation in the principles of contextualisation, holism, formative orientation, flexibility, inclusivity, and sustainability can transform assessment from a passive measure into a strategic instrument for rebuilding education. This new paradigm will empower lecturers to become resilient, adaptive, and socially responsible professionals, directly contributing to the recovery of the nation by ensuring that vocational colleges continue to produce skilled, future-ready citizens capable of thriving in a dynamic, post-war society.

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)0,001
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
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,007
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,290 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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