Lõimitud õpe Eesti riigigümnaasiumites: levimus, praktika ja õpetajate uskumused
Bibliographic record
Abstract
Infoleht Lõimitud õpe Eesti riigigümnaasiumites: levimus, praktika ja õpetajate uskumused Lõimitud õppe eesmärk on luua õpilastes terviklikke ja elulähedasi õpikogemusi, et toetada jätkusuutlikkust ja teisi ühiskondlikke eesmärke.Magistritöö eesmärk oli välja selgitada, milline on lõimitud õppe levimus Eesti riigigümnaasiumites, et mõista, millised organisatsiooni ja õpetajatega seotud tegurid soodustavad või takistavad lõimitud õppe rakendamist ja milliseid lahendusi lõimitud õpet praktiseerivad riigigümnaasiumid pakuvad.Uuringu andmeid koguti küsimustiku abil, millele vastas 18 riigigümnaasiumit ja täiendavalt viidi läbi nelja küsimustikule vastanud kooliga poolstruktueeritud intervjuud.Andmete analüüsil kasutati kombineeritud segameetodit.Tulemused näitavad, et vähemalt veerand riigigümnaasiumitest lõimivad igapäevaselt ainekavu, õpetajad peavad oluliseks lõimitud õppel organisatoorset tuge ja koostöist kollektiivi.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".