MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3173831737

코업(CO-OP) 교육을 통한 창업 활성화 방안 연구 : 현장실습연계형 대학 교육모델 개발을 중심으로

2019· article· ko· W3173831737 sur OpenAlexaboutno aff
김춘식

Notice bibliographique

RevueJITAM · 2019
Typearticle
Langueko
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Topics in Contemporary Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceGraduation (instrument)Government (linguistics)BusinessField (mathematics)MarketingPublic relationsEngineeringPolitical scienceManagementEconomic growthEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cooperation between universities and industries is already one of the most important factors driving the national economy in the knowledge-based society of the 21st century represented by the Fourth Industrial Revolution. The Korean government has also been carrying out legal and institutional re-adjustments to promote industrial-university cooperation in line with demands for such changes in the times. However, despite this industry-academic cooperation system, there is still a significant mismatch between industrial demand and the university's workforce development system. By the way, there is a Cooperative Education(CO-OP) in Canada and the United States. It’s an innovative link between the university and the industry. The reason is that the CO-OP program not only allows students to gain experience with their majors in the industrial field, but also plays a positive role in improving their specialty expertise. In particular, field information, ideas, and job insights that students acquire through CO-OP also serve as motivation for starting a business beyond employment after graduation. Furthermore, CO-OP experience is an important opportunity for future researchers to come up with commercialized research results that are not separated from the field sites The purpose of this study is to overcome the gap between industrial demand and the college manpower training system, and develop a Korean-style coaching program model as a growth engine for creative talent-building policies, represented by 'creation of start-ups and new industry.' In addition, this study suggested measures that can be applied in real universities. In addition, the study also highlighted that the introduction of CO-OP programs with field practices in Korea could also boost start-ups. Based on the Korean CO-OP program model, the curricula applicable to domestic universities consisted of two types : general and research-oriented university types.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,013

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJITAMMême sujetDiverse Topics in Contemporary ResearchTravaux en français237 207