Deployment of a business intelligence model to evaluate Iranian national higher education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Higher education plays an important role in the political and socio-economic development of countries. Developing countries experience many significant challenges when it comes to national higher education programs; issues such as financial insecurity, poor managerial practices, and system inefficiencies are some of the obstacles that developing countries have yet to overcome. Resource allocation, technical efficiency, and managerial effectiveness are some of the significant objectives of government national higher education programs for developing countries-including those in the Middle East. The distribution of relevant data sources and the complexity of dynamism in higher education systems allows for an integrated intelligent system with a multi-dimensional view of the current situation to be built. This study proposes a business intelligence-based model to support the monitoring of higher education indicators and enable the forecasting of future trends through the integration of heterogeneous internal and external data sources. In the case study on Iranian higher education indicators, a prototype system was designed and implemented to evaluate the proposed model and its efficiency in practice. After monitoring the indicators using online analytical processing, several indicators were used to forecast trends by time series analysis models. The developed system attempts to provide an integrated view of the Iranian higher education system in comparison with other neighboring countries. The results emphasize that while higher education in Iran, particularly in the area of science and engineering, is a benchmark in the scientific community, the intense level of brain drain is increasing at an alarming rate.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle