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 OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

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

<strong>Cite in Vancouver style as:</strong> [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. <strong>Keywords:</strong> Higher Education Institutions, Valeological Competence, Environmental Competence, Cloud Learning Technologies, Qualitative Model, Individual Educational Trajectory. <strong>Адапта</strong><strong>ція системи оцінювання успіхів навчання до компетентнісного підходу навчання (англ.)</strong> <strong>Резюме</strong> <strong><em>Проблема</em></strong><strong><em>.</em></strong><em> 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).</em> <strong><em>Мета</em></strong><strong><em>.</em></strong> <em>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».</em> <strong><em>Методи дослідження</em></strong><strong><em>.</em></strong><em> Використані метод системного аналізу та бібліосемантичний метод.</em> <strong><em>Основні результати дослідження</em></strong><strong><em>.</em></strong> <em>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 </em><em>Moodle</em><em>. 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. </em> <strong><em>Наукова новизна результатів дослідження</em></strong><strong><em>.</em></strong><em> 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.</em> <strong><em>Висновки</em></strong><strong><em>.</em></strong> <em>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.</em> <strong><em>Ключові слова:</em></strong><em> заклади вищої освіти, валеологічна компетентність, екологічна компетентність, хмарні технології навчання, кваліметрична модель, індивідуальна освітня траєкторія.</em> 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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.677
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0270.002

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