1,404 matches
-
Steiner Rudolf, Arta educației, Editura TRIADE, 1994 24. Vrasmas Ecaterina Adina, Consilierea și educația părinților, Editura ARAMIS, 2002 CUPRINS Cuvântul autorului 7 Șansa 9 Frumusețea 11 Destinul 13 Terapia 15 Lumina cerului 19 Ghid pentru viitorii părinți 21 Povestea pisicuței Pisa 44 O poveste a adolescenței 55 Eternul feminin 61 Culorile iubirii 64 Sufletul 68 Transformarea 70 Noel 72 Bibliografie 144 Editura JUNIMEA, Iași ROMÂNIA, Strada Pictorului nr. 14 (Ateneul Tătărași), cod 700320, Iași, tel./fax. 0232-410427 e-mail: junimeais@yahoo.com
[Corola-publishinghouse/Science/1468_a_2766]
-
Constantin Brâncuși, Madrid, 1958; Escatología e historia, Madrid, 1959; Nuevos retratos contemporáneos, Madrid, 1959; Hombres y realidades de nuestro tiempo, pref. Vintilă Horia, Madrid, 1961; Profetas de Europa, Madrid, 1962; Vico ed altre guide, îngr. Mircea Popescu și Vittorio Vettori, Pisa, 1962; El tiempo de Ulises, Madrid, 1963; Utopía y plenitud histórica, Madrid, 1963; Séneca, nuestro contemporáneo, Madrid, 1965; Aventură de la libertad, Madrid, 1966; Fronteras del silencio, Madrid, 1967; Tempo di utopia, Pisa, 1967; Némesis y libertad, Madrid, 1968; Nou itinerar
Dicționarul General al Literaturii Române () [Corola-publishinghouse/Science/290394_a_291723]
-
altre guide, îngr. Mircea Popescu și Vittorio Vettori, Pisa, 1962; El tiempo de Ulises, Madrid, 1963; Utopía y plenitud histórica, Madrid, 1963; Séneca, nuestro contemporáneo, Madrid, 1965; Aventură de la libertad, Madrid, 1966; Fronteras del silencio, Madrid, 1967; Tempo di utopia, Pisa, 1967; Némesis y libertad, Madrid, 1968; Nou itinerar, Madrid, 1968; Proceso al humanismo, Madrid, 1968; Îl teatro e le sue ombre. Intorno al teatro occidentale contemporaneo, pref. Ettore Paratore, Bari, 1968; Teatro occidental contemporáneo, Madrid, 1968; Erasmo, Madrid, 1969; ed.
Dicționarul General al Literaturii Române () [Corola-publishinghouse/Science/290394_a_291723]
-
cu ajutorul metodelor statistice reprezintă o activitate complexă de colectare sistematică a informațiilor despre calitatea și dinamica rezultatelor școlare, de prelucrare și interpretare a acestora în vederea adoptării unor decizii semnificative necesare procesului de educație. Modelarea statistică a performanței elevilor la testele PISA, vizează: analiza instrumentelor existente pentru evaluarea performanței elevilor precum și evaluarea performanței elevilor la testele PISA folosind analiza statistică multivariată. Analiza instrumentelor de evaluare și modelarea statistică a performanței elevilor la testele PISA reprezintă o tema de actualitate pe plan mondial
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
dinamica rezultatelor școlare, de prelucrare și interpretare a acestora în vederea adoptării unor decizii semnificative necesare procesului de educație. Modelarea statistică a performanței elevilor la testele PISA, vizează: analiza instrumentelor existente pentru evaluarea performanței elevilor precum și evaluarea performanței elevilor la testele PISA folosind analiza statistică multivariată. Analiza instrumentelor de evaluare și modelarea statistică a performanței elevilor la testele PISA reprezintă o tema de actualitate pe plan mondial, întrucât monitorizarea eficientă a performanței elevilor contribuie la prevenirea apariției eșecului și abandonului școlar. În
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
educație. Modelarea statistică a performanței elevilor la testele PISA, vizează: analiza instrumentelor existente pentru evaluarea performanței elevilor precum și evaluarea performanței elevilor la testele PISA folosind analiza statistică multivariată. Analiza instrumentelor de evaluare și modelarea statistică a performanței elevilor la testele PISA reprezintă o tema de actualitate pe plan mondial, întrucât monitorizarea eficientă a performanței elevilor contribuie la prevenirea apariției eșecului și abandonului școlar. În studiul performanței elevilor sistemul de indicatori se bazează pe date statistice ce provin din următoarele surse: sistemul
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
de Institutul Național de Statistică în colaborare cu Ministerul Educației, Cercetării și Inovării; ancheta asupra forței de muncă în gospodării (AMIGO) și modulele complementare referitoare la învățarea permanentă; ancheta asupra formării profesionale continue (FORPRO); ancheta realizată de UNESCO, OECD, EUROSTAT, PISA 2006 printr-un chestionar care reprezintă un sistem de colectare a datelor de la diferite țări; Anuarele Statistice ale diferitelor țărilor. Prelucrările statistice au fost efectuate cu ajutorul programului statistic SPSS. Mulțumesc, Doamnei Profesor Universitar Doctor Elisabeta Jaba, conducătorul științific al
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
DE EVALUARE A PERFORMANȚEI ELEVILOR, pentru că mi-a fost alături pe perioada desfășurării studiilor doctorale, îndrumându-mi cu seriozitate și competență activitatea de cercetare științifică. Reperele teoretico-științifice propuse servesc drept fundament pentru realizarea eficientă a evaluării performanței elevilor la testele PISA. Rezultatele obținute pot fi utilizate pentru realizarea de programe și proiecte de creștere a performanței elevilor, reducerea eșecului și abandonului școlar. Capitolul 1 ELEMENTE CONCEPTUALE ALE EVALUĂRII PERFORMANȚEI ELEVILOR Evaluarea performanței elevilor reprezintă o activitate complexă de colectare sistematică a
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
identifică grupele omogene din punct de vedere al specificului și intensității performanței elevilor. În ceea ce privește validarea soluției cluster obținute, aceasta se realizează cu ajutorul analizei discriminant. 4.1. Variabile și metode utilizate pentru descrierea performanței elevilor Analiza se realizează la nivelul eșantionului PISA 2006. Datele au fost înregistrate la nivel de țară, în analiză considerându-se țările membre ale Organizației pentru Cooperare Economică și Dezvoltare (OECD) precum și alte țări partenere. Țările membre OECD sunt: Australia, Austria, Belgia, Canada, Cehia, Danemarca, Finlanda, Franța, Germania
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
Bulgaria, Chile, Columbia, Croația, Estonia, Hong Kong China, Indonezia, Israel, Iordania, Kârgâzstan, Letonia, Liechtenstein, Lituania, Macao-China, Muntenegru, Qatar, România, Federația Rusă, Serbia, Slovenia, Taipei-ul Chinezesc, Thailanda, Tunisia, Uruguay. Sursele de date sunt cele de pe site-urile oficiale ale OECD, EUROSTAT, OECD PISA, precum și din Anuarele Statistice ale diferitelor țări. Sistemul inițial de variabile ce descriu performanța elevilor: 1. Număr elevi de 15 ani din țara observată; 2. Scorul obținut de elevi la științe; 3. Scorul obținut de elevi la identificarea problemelor științifice
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
mai mult de 4 ore (%); 16. Ponderea elevilor care acordă studiului individual mai mult de 4 ore (%); 17. Ponderea elevilor care vor să urmeze o carieră în domeniul examinat (%); 18. Ponderea elevilor care sunt evaluați în limbă națională(%). 19. Indicele PISA de dezvoltare economică, socială și culturală. Prelucrarea statistică a datelor se realizează cu ajutorul programului SPSS. Deoarece variabilele sunt exprimate în unități de măsură diferite, valorile acestora se standardizează, astfel încât să se egalizeze efectul variabilelor măsurate pe scale diferite. 4
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
mai mult de 4 ore (%) .655 Ponderea elevilor care acordă studiului individual mai mult de 4 ore (%) .868 Ponderea elevilor care vor să urmeze o carieră în domeniul examinat (%) .460 Ponderea elevilor care sunt evaluați în limbă națională(%) .571 Indicele PISA de dezvoltare economică, socială și culturală .711 Sursa: Rezultate obținute în SPSS prin ACP Un alt indicator al adecvării variabilelor pentru analiză îl constituie matricea de corelație anti-imagine. Fiecare valoare (tabelul nr. 2) de pe diagonala acestei matrice arată măsura
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
revine la un elev; 13. Ponderea elevilor care acordă studiului la școală mai mult de 4 ore (%); 14. Ponderea elevilor care acordă studiului individual mai mult de 4 ore (%); 15. Ponderea elevilor care sunt evaluați în limbă națională(%). 16. Indicele PISA de dezvoltare economică, socială și culturală. Variabilele reținute în analiză se grupează pe 2 componente principale, care explică 67.396% din varianța totală. 4.3. Identificarea grupelor omogene din punctul de vedere al performanței elevilor folosind analiza cluster Alegerea metodei
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
variabilelor categoriale, dar și a celor continue; alegerea automată a numărului de clusteri; capacitatea de a determina influența fiecărei variabile la formarea clusterilor. 4.3.3. Rezultate obținute prin analiza cluster Pentru țările care au participat la programul de evaluare PISA 2006 au fost înregistrate 16 variabile care descriu dimensiunile performanței elevilor, selectate cu ajutorul ACP. După selectarea variabilelor semnificative care descriu performanța elevilor, țările au fost grupate cu ajutorul analizei cluster, pe baza acestor variabile, în clusteri cât mai omogeni posibil și
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
grupuri, se folosește Ftestul pentru Wilks’s Lambda. Se observă că cele 16 variabile selectate prin ACP diferențiază clusterii între ei pentru un nivel de semnificație 05.0 . Ponderea elevilor care sunt evaluați în limbă națională(%) -.075 -.015 -.176(*) Indicele PISA de dezvoltare economică. socială și culturală -.100 .086 .140(*) Sursa: Rezultate obținute în SPSS prin analiza discriminant Mărimea coeficienților indică puterea de discriminare a variabilei predictor. În cazul primei funcții cea mai mare putere de discriminare o are variabila Scorul
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
discriminare o are variabila Scorul obținut de elevi la științe. Valorile negative ale coeficienților din tabelul nr. 14 reflectă caracteristici de performanță ale tărilor opuse în raport cu cele pentru care se obțin coeficienți pozitivi. În studiul performanței elevilor la nivelul eșantionului PISA 2006, funcția discriminant clasifica 100% din totalul cazurilor (tabelul nr. 15). Concluzii Ultimii ani au fost marcați de apariția a numeroase concepte în ceea ce privește definirea, clasificarea si evidențierea modalităților de amplificare a performanței, astfel că studierea elementelor conceptuale și metodologia evaluării
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
calitatea procesului de educație sunt factori care influențează dobândirea de performanțe școlare. Este important de analizat interdependența dintre acces, absolvire și admitere, așa încât rezultatele absolvirii determină cantitativ și calitativ pe cele ale admiterii. Pentru realizarea profilului performanței elevilor la testele PISA se utilizează metoda analiza componentelor principale pentru extragerea variabilelor relevante în descrierea performanței elevilor iar prin analiza cluster se identifică grupele omogene din punct de vedere al specificului și intensității performanței elevilor. În ceea ce privește validarea soluției cluster obținute, aceasta
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
performanței elevilor iar prin analiza cluster se identifică grupele omogene din punct de vedere al specificului și intensității performanței elevilor. În ceea ce privește validarea soluției cluster obținute, aceasta se realizează cu ajutorul analizei discriminant. Analiza s-a realizeazat la nivelul eșantionului PISA 2006. Datele au fost înregistrate la nivel de țară, în analiză considerându-se țările membre ale Organizației pentru Cooperare Economică și Dezvoltare (OECD) precum și alte țări partenere. Țările membre OECD sunt: Australia, Austria, Belgia, Canada, Cehia, Danemarca, Finlanda, Franța, Germania
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
Chile, Columbia, Croația, Estonia, Hong Kong China, Indonezia, Israel, Iordania, Kârgâzstan, Letonia, Liechtenstein, Lituania, Macao-China, Muntenegru, Qatar, România, Federația Rusă, Serbia, Slovenia, Taipei-ul Chinezesc, Thailanda, Tunisia, Uruguay. Sursele de date sunt cele de pe site-urile oficiale ale OECD, EUROSTAT,OECD PISA, precum și din Anuarele Statistice ale diferitelor țări. Sistemul inițial de variabile ce descriu performanța elevilor: Număr elevi de 15 ani din țara observată; Scorul obținut de elevi la științe; Scorul obținut de elevi la identificarea problemelor științifice; Scorul obținut de
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
acordă studiului la școală mai mult de 4 ore (%); Ponderea elevilor care acordă studiului individual mai mult de 4 ore (%); Ponderea elevilor care vor să urmeze o carieră în domeniul examinat (%); Ponderea elevilor care sunt evaluați în limbă națională(%); Indicele PISA de dezvoltare economică, socială și culturală. Prelucrarea statistică a datelor s-a realizeazat cu ajutorul programului SPSS. Având în vedere dimensiunea setului de date, alcătuit din 57 de țări observate după cele 19 de caracteristici și natura datelor, s-a utilizat
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
puncte) (%); Număr calculatoare ce revine la un elev; Ponderea elevilor care acordă studiului la școală mai mult de 4 ore (%); Ponderea elevilor care acordă studiului individual mai mult de 4 ore (%); Ponderea elevilor care sunt evaluați în limbă națională(%); Indicele PISA de dezvoltare economică, socială și culturală. Variabilele reținute în analiză s-au grupat pe 2 componente principale, care explică 67.396% din varianța totală. Alegerea metodei de reprezentare vizuală a performanței elevilor depinde de obiectivele urmărite prin cercetare, de abordarea
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
obiectele din același grup să fie similare, în timp ce obiectele din grupuri diferite să fie cât mai diferite posibil” (Kaufman L., Rousseeuw , P.J., Finding groupsin data: An introduction to cluster analizis, 1990, p.1). Pentru țările participante la programul de evaluarea PISA 2006, au fost înregistrate 16 variabile ce descriu dimensiunile performanței elevilor, selectate cu ajutorul ACP. După selectarea variabilelor semnificative care descriu performanța elevilor, țările au fost grupate, cu ajutorul analizei cluster, pe baza acestor variabile, în clusteri cât mai omogeni posibil și
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
obținut de elevi la științe. Valorile negative ale coeficienților din Tabelul nr. 14 Coeficienți ai matricei de structură reflectă caracteristici de performanță ale tărilor opuse în raport cu cele pentru care se obțin coeficienți pozitivi. În studiul performanței elevilor la nivelul eșantionului PISA 2006, funcția discriminant clasifica 100% din totalul cazurilor. (tabelul nr.15) În urma clasificării s-au remarcat soluțiile posibile cu 9,6,4 și 2 clusteri, determinate prin analiza cluster, dintre care cea cu 4 clusteri este cea optimă din punctul
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
deja mai mare decât al celei masculine în generațiile active ale României de astăzi. Mai mult, performanțele elevelor sau studentelor au început să le depășească pe cele ale elevilor și studenților. Conform datelor oferite de OECD după aplicarea cunoscutului test PISA, fetele în vârstă de 15 ani depășesc în medie cu 32 de puncte performanțele băieților în „funcționalitatea lecturii” (reading literacy) și sunt depășite în matematică doar cu un număr nesemnificativ de puncte, pe când în „funcționalitatea științifică” (scientific literacy) performanțele sunt
[Corola-publishinghouse/Science/2357_a_3682]
-
Hans Jonas riprenderà a fine anni Settanta. Cfr. H. Jonas, Îl principio responsabilità. Un'etica per la civiltà tecnologica, Einaudi, Torino, 1993. 13 Și veda R. Altieri, La rivoluzione nonviolentă. Per una biografia intellettuale di Aldo Capitini, Bibliotecă Franco Serantini, Pisa, 1998, p. 119. 14 A. Capitini, L'atto di educare, La Nuova Italia, Firenze, 1951, pp. 7-8. 15 Voltaire, Dizionario filosofico, Newton, Romă, 1991, pp. 251-252. 16 Le citazioni letterali, differiscono leggermente da quelle di Capitini, perché tratte dalla nuova
[Corola-publishinghouse/Science/84979_a_85764]