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Enregistrement W2597509400 · doi:10.5539/ies.v10n4p187

The Role of Continuous Education Programs Organized by Saudi Universities in Literacy—A Case Study of King Saud University

2017· article· en· W2597509400 sur OpenAlexvenueno aff
Haya Saad Abdulla Al Rawaf, Azza Khalil Abdel Fattah, Fadia Yousif Abdel Megeid, Rania Mohammed Aziz Nazmy, Sarah Nasser Alarifi, Hind Sulaiman Al Sulaihm

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Islamic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesResearch Centre for the HumanitiesKing Saud University
Mots-clésMedical educationContinuous educationHigher educationRevenueInvestment (military)LiteracyPublic relationsPsychologySociologyBusinessPedagogyPolitical scienceEconomic growthMedicineEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims at highlighting the role of Continuous Education Programs at the Saudi Universities in Religious, Social, and Health Literacy; King Saud University was taken as an example. To achieve the goals of the study two questionnaires were distributed among two samples from King Saud University; (101) of students, and (9) of continuous education centers’ directors. Results showed that continuous education programs presented in religious awareness development do not contribute sufficiently in developing them. However; continuous education programs have favorable role in community’s social culturing. Also, continuous education programs contribute, at medium degree, in community’s health culturing. On the other hand; people in charge agree that the investment revenue in financing continuous education programs is minor as well as financing offered by the University. In light of the study results, the researchers recommended paying more attention to present more continuous education programs of concern as to individuals’ needs through cooperation with the research center in the University to perform survey studies targeted to define the individuals’ needs in terms of religious, social and health issues.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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