Research on the Quality Evaluation System of First-Class Talents Training based on the Background of “Double First-Class” Construction
Notice bibliographique
Résumé
The construction of “Double First-Class” is a Chinese strategy in line with the development trend of the world's higher education. In the “Double First-Class” construction plan, the state highlights the core position of talent training and plans to cultivate top-notch first-class talents. The cultivation of first-class talents is inseparable from the construction of talent cultivation quality evaluation system. Therefore, it is of great significance to design a reasonable first-class talent training quality evaluation system for improving the quality of first-class talent training and accelerating the development of “Double First-Class” strategy. Based on the background of “Double First-Class” construction and taking the graduate students of Dalian University as an example, this paper first collects data through questionnaire survey, and constructs a set of first-class graduate training quality evaluation system by factor analysis method. Then, based on the evaluation system, this paper evaluates the first-class graduate training quality of Dalian University by using fuzzy comprehensive evaluation method, so as to find out the shortcomings of graduate training in Dalian University. Finally, the paper puts forward the countermeasures and suggestions to improve the quality of first-class graduate training in Dalian University, in order to provide reference for other universities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».