MENGAWAL PERUBAHAN DI PERGURUAN TINGGI; PENGALAMAN LP2M UINSA DALAM PENGUATAN KEMITRAAN UNIVERSITAS DENGAN MASYARAKAT
Notice bibliographique
Résumé
tulisan ini hendak membahas: pertama, bagaimana perubahan yang terjadi di UIN Sunan Ampel terkait dengan kemitraan universitas dengan masyarakat; kedua, bagaimana upaya mengawal kemitraan universitas dengan masyarakat; dan ketiga, pelajaran berharga apa yang di dapat dalam proses pengawalan kemitraan universitas dengan masyarakat. Berdasarkan pengalaman yang telah dilakukan diperoleh kesimpulan bahwa perubahan yang terjadi di UINSA adalah tidak saja pada aspek kelembagaan tetapi dirumuskannya kembali jati diri universitas ditengah kehidupan berbangsa dan bernegara melalui penemuan visi yang menjadi keunggulan UINSA yaitu sebagai universitas yang dekat dan saling memberi manfaat bagi masyarakat yang dituangkan dalam rencana strategis kemitraan universitas dengan masyarakat yang sudah disahkan tahun 2014. Pengawalan renstra KUM melalui pendekatan partisipatoris dan appreciative inquiry dengan melibatkan multistakeholder dalam bentuk workshop dan diskusi yang diselenggarakan mulai dari tingkat kementerian sampai tingkat universitas, dengan didampingi resource person sebagai fasilitator Mary Coyle dari Frank Mc Kenna Center for Leadership, St. Francis Xavier University Canada. Dari proses ini beberapa pengalaman berharga didapatkan seperti perlunya upaya sosialisasi terus menerus agar pemahaman holistik tentang renstra UCE ini didapatkan semua pihak yang terlibat, perlunya tim yang secara khusus mengawal ini , dan dapat lebih memahami perbedaan yang ada dari proses pengawalan tersebut.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,010 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».