A New Decision Support Framework with Picture Fuzzy Information: Comparison of Video Conferencing Platforms for Higher Education in India
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to present a novel extension of a very recently developed multicriteria decision making (MCDM) algorithm known as the preference ranking on the basis of ideal-average distance (PROBID) method in a picture fuzzy (PF) environment. We use the full consistency method (FUCOM) with picture fuzzy numbers (PFNs) for deriving the criteria weights. We attempt to apply our proposed model for addressing a real-life complex decision making problem in social science research that gets influenced by the dynamics of discrete human behaviors. We compare eight popular video conferencing (VC) tools used for teaching-learning and meeting purposes in India using our novel integrated multicriteria decision making (MCDM) framework of FUCOM-PROBID with PF information. The criteria have been derived using the theoretical foundation of usability and user experience (UX). Based on the opinion of the decision makers (DM) or users who took part in the study, we find that ease of operations, compatibility with multiple systems and devices, quality of the voice, and video transmission and features are given more emphasis while Zoom, Microsoft Teams, and Google Meet are found to be preferable options to the users. The result of the proposed model shows stability and robustness as evident from the validation test and sensitivity analysis.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».