Simulation Games for Active Learning of ERP Concepts.
Notice bibliographique
Résumé
Teaching the concepts underlying an Enterprise Resource Planning (ERP) system is a difficult task. Many students have very little IT experience to which they can relate these concepts. They may have acquired business experience in one or two functional areas, but many of them have only a limited understanding of the operational aspects supporting the value creation process in modern firms. Moreover, they usually have had no firsthand experience with the functional non-integrated software that the ERP system was designed to replace. For these students, the horizontal integration of the firm can be very abstract due to their lack of hands-on experience with legacy systems. \\ \\ ERPsim solutions are innovative “learning-by-doing” approaches to teaching ERP concepts. Several administrative functions in SAP are automated, so that students can focus on making business decisions. Using a mix of the ERP system’s standard transactions and customized reports, students must analyze information and make business decisions to ensure the profitability of their operations. The main learning objectives of this game are: (i) to develop a hands-on understanding of the concepts underlying enterprise systems, (ii) to experience the benefits of enterprise integration, (iii) and to develop technical skills using ERP software. \\ \\ The ERPsim Lab develops innovative teaching solutions by transforming business software into dynamic learning platforms. In this workshop, the lab’s flagship solution, ERPsim, will be introduced. This solution enables participants to understand ERP concepts by experiencing a continuous-time simulation where they have to run a business by leveraging the capabilities of SAP ERP and S/4HANA. Through the experience, the link between ERPsim and SAP will be demonstrated. \\ \\ The participants will also become familiar with other activities of the ERPsim Lab such as solutions that are developed for teaching data analytics concepts. \\
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,014 |
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 ».