MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4312136841 · doi:10.5281/zenodo.7480474

Adaptation of the educational achievement evaluation system to the educational competency approach

2022· article· en· W4312136841 on OpenAlexaboutno aff
Alexander S. Shevchenko

Bibliographic record

VenueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typearticle
Languageen
FieldPsychology
TopicCompetency Development and Evaluation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAdaptation (eye)Mathematics educationPsychologyAcademic achievementComputer sciencePedagogy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cite in Vancouver style as: [Shevchenko A. Adaptation of the educational achievement evaluation system to the educational competency approach. Oleksandr Dovzhenko Hlukhiv National Pedagogical University Bulletin. Series: Pedagogical Sciences. 2022;3(50)Pt1:194-203. DOI: 10.31376/2410-0897-2022-3-50-194-203. Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.7480409]. The article solves the problem of assessing the academic success of students studying the disciplines Health Pedagogy and Fundamentals of Medical Knowledge and Health-Saving, taking into account the need for the formation of such components of valeological competence as cognitive, activity, motivational-value and personal. It is proposed to use the functionality of the Moodle learning environment to assess the level of competence formation. The strategy of joint formation of competencies by various departments of a Higher Education Institution within the educational program is described. Proposed mechanisms for harmonizing the results of the qualitative assessment of competence formation with the system for assessing academic success in the European Credit Transfer and Accumulation System. Keywords: Higher Education Institutions, Valeological Competence, Environmental Competence, Cloud Learning Technologies, Qualitative Model, Individual Educational Trajectory. Адаптація системи оцінювання успіхів навчання до компетентнісного підходу навчання (англ.) Резюме Проблема. Компетентнісно-орієнтована освіта вимагає від педагогічної спільноти стандартизованого та науково-обґрунтованого розуміння механізмів формування загальних та спеціальних компетентностей у здобувачів освіти та об’єктивного підходу до оцінювання академічних успіхів студентів щодо формування цих компетентностей. Оцінка за критеріями Європейської кредитної трансферно-накопичувальної системи (ЄКТС) по дисципліні не завжди відповідає оцінці сформованості всіх компонентів компетентності (когнітивного, діяльнісного, мотиваційно-ціннісного та особистісного). Мета. Дослідження проведено для розробки моделі адаптація системи оцінювання успіхів навчання в Європейській кредитній трансферно-накопичувальній системі до компетентнісний підходу навчання на прикладі валеологічних дисциплін «Педагогіка здоров’я» та «Основи медичних знань та здоров’язбереження». Методи дослідження. Використані метод системного аналізу та бібліосемантичний метод. Основні результати дослідження. Для оцінки сформованості валеологічної (або здоров’язбережуваної) компетентності запропоновано використовувати: 1) модифіковану таксономію Б. Блума з такими рівнями як «запам’ятовування та відтворення», «розуміння», «застосування», «аналіз та інтерпретація», «творчість»; 2) квартильну точково-інтервальну шкалу з рівнями «мінімальний», «низький», «середній» та «високий»; 3) еталонну факторно-критеріальну кваліметричну модель з експертно встановленою кваліметричною вагою та механізмом обрахування результатів за методикою Г. Єльникової. Ці шкали співставлені з поточною стобальною шкалою оцінювання академічних успіхів ЄКТС та попередньою п’ятибальної шкалою. Запропоновані рівні відповідності шкал при формуванні валеологічної компетентності: 1) для бакалаврів та магістрів з обмеженими можливостями, які навчаються разом зі здоровими магістрами в рамках сучасної парадигми інклюзивної освіти мінімальний рівень ‒ «застосування», максимальний рівень ‒ «аналіз та інтерпретація»; 2) для магістрів, обдарованих бакалаврів, студентів, які вже мають медичну, біологічну або валеологічну освіту мінімальний рівень ‒ «аналіз та інтерпретація», максимальний рівень ‒ «творчість». Найкращим освітнім програмним середовищем для одночасного оцінки за всіма шкалами названа система дистанційного навчання Moodle. Розглянуті варіанти формування валеологічної компетентності у випадках навчання в межах 8 кредитів ЄКТС в освітній програмі бакалаврів, магістрів та послідовного вивчення валеологічних дисциплін в освітній програмах бакалаврів, а потім магістрів. Наведено дані про можливість повного формування валеологічної компетентності в межах 7 кредитів ЄКТС при послідовному вивченні валеологічної дисципліни на бакалавраті, а потім у магістратурі. Визначено, що у формуванні валеологічної компетентності можуть брати інші кафедри, на яких студентам викладають споріднені дисципліни «Основи екології», «Охорону праці», «Анатомію, фізіологію і гігієну», що також скорочує необхідну кредитів ЄКТС для повного формування валеологічної компетентності. Наукова новизна результатів дослідження. Проблема оцінки академічних успіхів студентів при вивченні валеологічних дисциплін з урахуванням успішності формування валеологічної компетентності раніше не досліджувалась. Вперше запропоновано встановити мінімальний рівень формування валеологічної компетентності на рівні, що відповідає оцінці С за ЄКТС та очікуванням стейкхолдерів від підготовленості випускників Закладів вищої освіти України. Висновки. В результаті дослідження на прикладі вивчення валеологічних дисциплін розроблена модель адаптації системи оцінювання успіхів навчання в ЄКТС до компетентнісний підходу навчання, яку запропоновано використовувати для інших компетентностей, загальних і спеціальних після відповідної перевірки у педагогічній практиці. Ключові слова: заклади вищої освіти, валеологічна компетентність, екологічна компетентність, хмарні технології навчання, кваліметрична модель, індивідуальна освітня траєкторія. Збірка: http://visn-ped.gnpu.edu.ua/index.php/uk/home1/74-visnyk-hlukhivskoho-natsionalnoho-pedahohichnoho-universytetu-imeni-oleksandra-dovzhenka-2022-vyp-3-50

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.042
metaresearch head score (Gemma)0.075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.042
Threshold uncertainty score0.221

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0420.075
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0070.005
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.004

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.073
GPT teacher head0.303
Teacher spread0.230 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Same topicCompetency Development and EvaluationFrench-language works237,207