Application of Integer Programming in Maximizing the Number of Industrial Engineering Students Allowed to Attend Face-to-Face classes for Blended Learning in Mapúa University during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing number of COVID-19 cases in the Philippines, universities are coming up with different ways on how to continue education online for the incoming school year. But this only poses a huge challenge, where many students have no access to education resources. Mapúa University recognized this problem and offered an option to its students to choose whether to have a fully online term or a blend of online and face-to-face classes (blended learning). The study aims to determine the maximum number of IE-EMG students allowed to attend face-to-face classes for the 1st quarter of A.Y. 2020-2021, where blended learning is opted to be implemented as the learning mode of delivery. An integer programming model is designed to help the beneficiaries of this study with assigning courses and class schedules for blended learning to IE students of the IE-EMG department while observing IATF protocols and the university's guidelines. An optimal solution was obtained using Excel's solver tool, where Max Z is equal to 135, this suggests that the faculty members should limit the total number of IE-EMG students that will attend face-to-face classes every week to 135. The obtained solution could be used by the faculty members of the department as a guide in arranging the class schedules of the students.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».