History of Russian higher education and students from the late 17th to the first quarter of the 21st century in modern school text-books on Russian history
Bibliographic record
Abstract
Аннотация.В статье приводится обзор основного теоретического материала по истории отечественной высшей школы, представленного в современных школьных учебниках по истории России (серии под редакцией А. В. Торкунова и под редакцией В. Р. Мединского).Исследование проведено с использованием структурно-функционального метода, метода нарративного анализа и разделено на тематико-хронологические блоки.Исследована репрезентация темы высшего образования и студенчества в содержательной части учебников, а также особенности расстановки смысловых акцентов при освещении разных исторических эпох.Сделан вывод о единообразии и исторической динамичности освещения темы в современных российских школьных учебниках.Представление роли высшего образования и студенчества в разные исторические периоды определяется социально-политическими условиями времени: в материале по истории России конца XVII -XVIII в. делается акцент на роли первых высших учебных заведений как центров науки, образования и культуры; в материале по истории России XIX -начала XX в. -на общественно-политической активности студенчества; в главах по советской истории -на роли высшего образования в экономическом развитии страны, а также на его общедоступности и массовизации; в параграфах по современной истории страны упоминаются некоторые реформы в сфере образования (переход на Болонскую систему, введение ЕГЭ). Ключевые слова: высшее образование,
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".