COMPETENCY IMPROVEMENT OF POLIMARIN LECTURERS BASED ON INFORMATION SYSTEMS THROUGH RETOOLING PROGRAM IN MARINE INSTITUTE CANADA
Notice bibliographique
Résumé
The quality and competence of vocational higher education lecturers need to be improved to improve the quality of vocational student education (Mouzakitis, 2010). In implementing higher education, Polimarin has an obligation to develop science so that it can have value benefits for the community. The development of maritime science is among others by improving the quality of lecturers as educators who produce superior human resources. One of the lecturers' competencies that need to be improved is an information system-based maritime lecturer (Pazara, Arsenie, & Pazara, 2010). The shipping security system can be collaborated with information systems that are currently developing very rapidly. So that the application of information systems based maritime security systems can be improved. The implementation of the above program is the implementation of Polimarin's lecturer competency training program through a lecturer retooling program at the Marine Institute Canada. This program can support the government's Nawacita program with the Sea Toll program. So that Polimarin can improve the competency of graduates or human resources in the field of maritime security (Feldt, Roell, & Thiele, 2013) to be more competitive and have superior competitiveness at national and international levels. The output of this training program is that it can develop the science of security systems that are collaborated with scientific information systems (Peslak, 2011). Furthermore, it was stated in the preparation of the Certification Scheme and Competency Test Material which will be held at the Polimarin Professional Certification Institute. Article visualizations:
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».