Linguistic cohesion Новая адаптивная модель электронного обучения, основанная на больших данных с использованием знаний, основанных на компетенциях, и социальных действий учащихся
Качество образования в Казахстане в контексте Компетентностный Подход
жүктеу/скачать 34,63 Kb.
|
ЧЕРНОВИК по обзорам[1]
| Качество образования в Казахстане в контексте Компетентностный Подход
Ыскак Набия , Нурия Ермухаметовна Жаксылыкова , Гульмира Кенбаеваб Капарбаевна , Абдикерим Толбаев б и Зейнеп Бекбаева Нусиповна абстрактный Цель данной статьи - представить, как развивалась система образования Казахстана за последние 24 года независимости, осветив современные трансформационные процессы. Мы определили цель определения качества образования в контексте компетентностного подхода. Методы: Анализ литературы, интервьюирование, экспериментальная работа. Результаты: Проблемы качества образования выявлены по результатам анализа государственной системы профессионального образования Республики Казахстан. Показано, что описание результатов обучения в контексте компетентностного подхода важно на данном этапе развития системы образования. Даны рекомендации по обеспечению качества образования Республики Казахстан в контексте компетентностного подхода. Новизна статьи заключается в том, что вопросы качества рассматриваются применительно к ПОО и высшему образованию, предлагается использовать положительный опыт каждой системы. Вывод: многие из этих проблем можно решить путем развития Национальной сети квалификаций, основанной на принципах Европейской сети квалификаций. Цифровые компетенции в Европейском университете Преподавательский состав: Преподавание и руководство Антонио Пантоха Вальехо и Беатрис Берриос Агуайо(род. Университет Хаэна, Кампус Лас-Лагунильяс, 23071 Хаэн, Испания {апантоха,Берриос}@ujaen.es Абстрактный. В настоящее время мы живем в практически оцифрованном мире. Таким образом, образование стало одним из первых аспектов, столкнувшихся с необходимостью обновления в цифровом формате. Это, а также исключительные ситуации, такие как COVID-19 (коронавирусные заболевания), привели к тому, что единственным способом обучения является использование информационно-коммуникационных технологий (ИКТ). В качестве цели этого сообщения мы предлагаем проанализировать уровень цифровых компетенций преподавательского состава европейских университетов, в дополнение к выявлению передовой практики в преподавании и руководстве с использованием ИКТ. Это исследование со смешанным методом, в котором приняли участие 918 учителей в количественной части и 76 в качественной части. В качестве инструмента для количественных исследований использовалась шкала Necesidades formativas en estrategias orientadoras y tutoriales (NFEOT-17), а для качественных исследований использовались методы дискуссионной группы, номинальной группы и SWOT (Сильные и слабые стороны, возможности и угрозы). Результаты показывают, что низкая цифровая компетентность проявляется в отношении преподавания и ориентации на университет. Кроме того, были выявлены определяющие факторы, характеризующие надлежащую практику в области ИКТ. В заключение подчеркивается необходимость развития цифровых компетенций у преподавателей университетов, чтобы они могли быть частью новой цифровой эры и сталкиваться с исключительными ситуациями, которые могут возникнуть. Искусственный интеллект для оценки и обратной связи для повышения успешности студентов в высшем образовании Моника Худа , 1 Чхави Рана , 1 Омдев Дахия , 2 Али Ризван , 3 и доктор медицинских наук Шамим Хоссейн, 4 1. Факультет компьютерных наук и инженерии, Университетский инженерно-технологический институт, Университет Махарши Даянанда, Рохтак, Харьяна, Индия 2. Школа компьютерных наук и инженерии, Прекрасный профессиональный университет, Пенджаб, Пхагвара, Индия 3. Кафедра промышленного инжиниринга, инженерный факультет, Университет Короля Абдулазиза, Джидда 21589, Саудовская Аравия. 4. Факультет маркетинга, Научно-технический университет имени Хаджи Мохаммада Данеша, Динаджпур, Бангладеш Корреспонденцию следует направлять доктору медицинских наук Шамиму Хоссейну; shamim.mkt@hstu.ac.bd Получено 10 марта 2022 года; Пересмотрено 30 Марта 2022 года; Принято 15 апреля 2022 года; Опубликовано 5 мая 2022 года Научный редактор: Виджай Кумар Copyright © 2022 Monika Hooda et al.это статья в открытом доступе, распространяемая по лицензии Creative Commons Attribution, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии надлежащего цитирования оригинальной работы. Основная цель этого обзора - показать, как немедленная и достоверная обратная связь, качественная оценка в влиянии" улучшают обучение студентов в среде высшего образования. С ростом тенденции к онлайн-образованию, особенно в условиях пандемии COVID-19, роль оценки и обратной связи также меняется. Ранее оценочная часть не считалась основным направлением обучения и преподавания в вузах, но теперь, с ростом онлайн-образования, наблюдается смещение парадигмы в сторону оценки тех действий студентов, которые улучшают их результаты обучения. Была проделана большая исследовательская работа по разработке стратегий и методов оценки, которые могут эффективно способствовать обучению и преподаванию. Тем не менее, существует ограниченное количество исследований, в которых рассматривается, как могут быть использованы методы, применяемые в аналитике обучения, и, возможно, они составляют процесс оценки. цель этой работы состоит в том , чтобы обеспечить исследовательское и сравнительное исследование того, как методы оценки и обратной связи могут улучшить результаты обучения учащихся с использованием искусственного интеллекта. Ключевым вкладом этого исследования является попытка составить общее представление о наиболее часто используемых алгоритмах искусственного интеллекта и машинного обучения для достижения успеха учащихся. результаты показали, что I-FCN показал лучшие результаты по всем измеренным показателям производительности, чем другие методы (ANN, XG Boost, SVM, Случайный лес и Деревья решений). Кроме того, результаты исследования сравнительного анализа помогут преподавателям, преподавателям и администраторам в том, как они могли бы воспользоваться преимуществами подхода, основанного на данных, разрабатывать менее сложные, более обоснованные, надежные, конструктивные результаты оценки и использовать возможности оценки и обратной связи для улучшения результатов обучения. Проблемы компетентностно-ориентированного обучения в цифровой среде Надежда Ефремова* Донской государственный технический университет, 344000, Ростов-на-Дону, Россия Абстрактный. В системе высшего образования основными результатами освоения основных образовательных программ являются компетенции студентов и выпускников. Однако в педагогической среде, несмотря на широкое использование термина, до сих пор нет глубокого понимания особенностей таких результатов и способов их достижения. Поэтому часто нет четкого различия между когнитивными результатами (знаниями, навыками и способностями) и результатами компетентности. Существуют трудности в учете как условий и принципов формирования компетенций, так и специфики организации процесса контроля и оценки для надежного определите уровни сформированности компетенций студентов. В статье дается краткий обзор существующих концепций компетенций, их специфики, условий их формирования и оценки. Показано, что компетенции отражают способность студентов продуктивно действовать в проблемной ситуации, используя знания, умения и навыки для достижения целевого результата. Интенсивное развитие цифровых технологий создает дополнительные возможности и проблемы не только для дистанционного обучения, но и для создания новых условий для оценки учебных достижений, в том числе компетенций, в виртуальной среде цифрового пространства. Подчеркивается важность разработки методологии обучения на основе компетенций, включая использование цифровых возможностей. Отмечается, что, несмотря на множество важных и необходимых инструментов цифрового пространства, существуют и негативные аспекты их использования, которые следует учитывать при построении образовательного контента. Новая адаптивная модель электронного обучения, основанная на Больших данных, с использованием компетентностных знаний и социальной активности учащихся Маруан Бирджали a,=, Абдеррахим Бени-Хссан a, Мохаммед Эрритали b Лаборатория ЛАРОСЕРИ, Факультет компьютерных наук, Университет Шуайб-Дуккали, Факультет наук, Эль-Джадида, Марокко b Лаборатория ТИАД, Факультет компьютерных наук, Университет Султана Мулая Слимана, Факультет наук и технологий, Бени Меллал, Марокко Парадигма электронного обучения становится одним из наиболее важных методов обучения, который является решающим фактором для обучения и для придания ему актуальности. Тем не менее, большинство существующих платформ электронного обучения предлагают традиционную систему электронного обучения, чтобы учащиеся имели доступ к одному и тому же контенту оценки и обучения. В ответ технология больших данных в предложенной адаптивной модели электронного обучения позволила рассмотреть новые подходы и новые стратегии обучения. В этой статье мы предлагаем адаптивную модель электронного обучения для предоставления наиболее подходящего учебного контента для каждого учащегося. Эта модель основана на двух уровнях адаптивного электронного обучения. Первый уровень включает в себя два этапа: (1) определение соответствующего будущего образовательного цели с помощью адекватного метода электронной оценки учащихся с использованием генетического алгоритма на основе MapReduce, (2) создание адаптивного пути обучения для каждого учащегося с использованием алгоритма оптимизации муравьиной колонии на основе MapReduce. На втором уровне мы предлагаем анализ социальных сетей на основе MapReduce для определения мотивации учащихся и социальной продуктивности, чтобы назначить определенный ритм обучения для каждого ученика. Наконец, экспериментальные результаты показывают, что представленные алгоритмы, реализованные в среде больших данных, сходятся намного лучше, чем те реализации, которые используются при традиционных параллельных работах. Кроме того, эта работа приносит основную пользу, поскольку в ней описывается, как технология больших данных трансформирует парадигму электронного обучения В работе [6] рассматривается компетентностно-ориентированное образование, как целостный подход к образованию. Целью этого исследования было выяснить, как преподаватели технических колледжей внедряют учебную программу CBET в городе Аруша, Танзания. Компетентностно-ориентированное образование и профессиональная подготовка (CBET) - это функциональный подход к образованию. Автор подчеркивает, что учащиеся должны приобрести необходимые знания, навыки, понимание и отношение или ценности, чтобы успешно работать в своей собственной профессии. В исследовании применяется качественный подход с использованием тематического исследования, чтобы получить глубокое представление о процессе внедрения CBET. Поплавский В данном исследовании рассматриваются вопросы оценки преподавателя как медийной фигуры в современном высшем образовании в рамках компетентностного подхода к проведению этой оценки. В статье определяется важность проблемы медиаобразования в развитии современной педагогики и необходимостью поиска эффективных путей решения вопросов оценки роли преподавателя как медийной фигуры с учетом их места в системе современного высшего образования. Ефремова Аннотация. В статье [7] рассматривается компетентностный подход как принцип формаирования компетенции у студентов в системе высшего образования. В системе высшего образования основными результатами освоения основных образовательных программ являются компетенции студентов и выпускников. Существуют трудности в учете как условий и принципов формирования компетенций, так и специфики организации процесса контроля и оценки для надежного определения уровни сформированности компетенций студентов. В статье дается краткий обзор существующих концепций компетенций, их специфики, условий их формирования и оценки. Показано, что компетенции отражают способности студентов продуктивно действовать в проблемной ситуации, используя знания, умения и навыки для достижения целевого результата. жүктеу/скачать 34,63 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|