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Enregistrement W7128438390 · doi:10.60058/gsu.fp.ped.2023.116.79-104

Учещите се градове в контекста на концепцията за учене през целия живот (визия на студентите, изучаващи учебната дисциплина „Андрагогия“)

2023· article· W7128438390 sur OpenAlexaboutno aff
Йорданка Николова

Notice bibliographique

RevueГодишник на Софийския университет "Св Климент Охридски" Факултет по педагогика Книга Педагогика · 2023
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Educational Policies and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLifelong learningEuropean commissionCommissionWork (physics)European union

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

В студията са очертани характеристиките на учещите се градове (в т.ч. на единствения учещ се град в България - Пловдив) и ролята им за разширяване на възможностите за учене на възрастните с цел повишаване качеството на живота им, както и на живота в общността. Генерирани са препоръки за развитие на идеята за учещите се градове в България. Анализирани и обобщени са вижданията на студентите от Факултета по педагогика, изучаващи учебната дисциплина „Андрагогия“, за задължителните елементи от структурата на учещия се град и дейностите, извършвани в него. Разгледани са възможностите, които предлагат за професионалната реализация на студентите от специалност Неформално образование. Библиография: Божилова, В. (2017) Обучение на възрастни. Концепции, методически насоки, практически решения. София. Божилова, В. (2015) Образованието на възрастни и учещите се градове. София. Гюрова, В. (2011) Андрагогията в шест въпроса. София Михайлова-Недкова, Г. (2021) Съвременни форми на обучение и развитие в креативност със студенти - педагози в дигитална среда. Плевен Bengtsson, J. (2013) National strategies for implementing lifelong learning - The gap between policy and reality: An international perspective. International Review of Education, 59 (3), p. 343-353. Brown, J. S. & Duguid, P. (2000) The social life of information. Boston, Massachusetts: Harvard Business School Press. Carlsen, A. (2013) The future of lifelong learning. International Review of Education, 59 (3), p. 311-318. Commission of the European Union (2003) R3L programme https://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=COM:2003:0068:FIN:EN:PDF (14.01.2023 r.) Crowley, L., N. Cominetti (2014) The geography of youth unemployment: A route map for change. Lancaster, The Work Foundation. DfEE (1998) Learning Towns, Learning Cities - The Toolkit - Practice, Progress and Value. Sudbury: DfEE: http://www.lifelonglearning.co.uk/learningcities/ (12.02.2023). Faris, R. (2007) Learning Communities: Webs of Life, Literacy and Learning, Halifax, Symposium on Learning Communities. Gongalves, M. J. (2007) Portuguese Entrepreneurial Women: fostering learning communities, Lifelong Learning in Europe, Volume XXII, issue 2, p. 82-89. Granito, V. J., M.E. Santana (2016) Psychology of Learning Spaces: Impact on Teaching and Learning, Journal of Learning Spaces, Volume 5, Number 1. Kearns, P., R. McDonald, P. Candy, S. Knights, & G. Papadopoulos (1999) VET in the learning age: The challenge of lifelong learning for all, Vol. 2: Overview of international trends, and case studies). Canberra: National Centre for Vocational Education Research Ltd. Longworth, Norman (2003) Lifelong Learning in Action: transforming education in the 21st century, London: Kogan Page. Longworth, N. and Osborne, M. (2010) Six ages towards a learning region: A retrospective. European Journal of Education, 45 (3), p. 368-401. NIACE (1997) The learning divide: a study of participation in adult learning in the United Kingdom, NIACE. Osborne, M. (2003) University continuing education - International understandings. In: M. Osborne and E. Thomas. eds. Lifelong Learning in a Changing Continent: Continuing Education in the Universities of Europe. Leicester, NIACE. Regmi, K. D. (2015) Lifelong learning: Foundational models, underlying assumptions and critiques. International Review of Education, p. 135-145. Rogers, A. (2006) Escaping the slums or changing the slums? Lifelong learning and social transformation. International Journal of Lifelong Education, 25 (2), p. 125-137. Saepudin, A., D. Mulyono (2019) COMMUNITY EDUCATION IN COMMUNITY DEVELOPMENT B: Jurnal Empowerment Volume 8 Nomor 1, Universitas Pendidikan Indonesia, Siliwangi, p. 2580-7692. Sanky, K. and Osborn, M. (2006) „Lifelong Learning region where other learning doesn’t reach“, in R. Edwards et al Researching learning outside the academy. London: Routledge Soczka, L. (2005) Viver (Na) Cidade in Soczka. L. (Org.), Contextos Humanos e Psicologia Ambiental, Lisboa: Fundagao Calouste Gulbenkian, p. 91-131. Tibbitt, J. (2018) A benchmarking approach to understanding community engagement and learning cities. PASCAL Briefng Paper 17. UNESCO Institute for Lifelong Learning (UIL) (2021) Inclusive lifelong learning in cities: Policies and practices for vulnerable groups, Hamburg. UIL (2011) Conceptual evolution and policy developments in lifelong learning. Hamburg, UIL. P. 4-46.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,014
Communication savante0,0140,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,006

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,346 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2023
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