E-SIP: Website-Based Scheduling Information System to Increase the Effectivity of Lecturer's Performance and Learning Process
Notice bibliographique
Résumé
The development of internet and information technology made a system to the practical, effective, and efficient. One of the impacts is ease to make scheduling information system in university. This research is research and development (R&D) models which have aim to develop the website-based scheduling information system to increase the effectivity of lecturer’s performance and learning process in IAIN Tulungagung. E-SIP program develop by using software development life cycle in term of waterfall model. Waterfall model was selected because it was easy and efficient. This system development consisted of system need analysis, system design, implementation, testing, dissemination, and maintenance. Data collecting system using literature review, field study, and interview. Furthermore, data also collected from questionnaire scores of E-SIP validations conducted by the validator and respondents, in terms of admins. After doing some development phase and trial, the E-SIP was developed and ready to use to make scheduling process in IAIN Tulungagung. E-SIP possibly runs with using any browser supporting the java-script system. The development result of E-SIP is in terms of login page for users in three levels. The first level is Super Admin which is responsible to input all databases needed for E-SIP. The second level is Department Admin, which is responsible to arrange the individual schedule of departments. The third level is Faculty Admin, which only able to see the schedule arranged by Department Admin. The similarity of all levels is to print and see the schedule. The advantage of E-SIP is that the scheduling system is able to be controlled by online and performed simultaneously at one time as well as to check overlapping or nonautomatic schedules in the website. Besides, the disadvantage happens when there is a bug or an error resulting in that the system does not function properly and needs to be immediately resolved.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,008 |
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 ».