Conceptual and Technological Support for Self-assessment of the Cadet Training Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
The current trends in professional military education and professional activity of special military school graduates as future officers require a more thorough and detailed approach not only to assessing the development of their professional and general competencies, but also constant monitoring of the quality of curricula and speciality-oriented study guides. This paper provides a brief substantiation for the need to create an internal automated programme adapted to the capabilities of a special military school and designed for self-assessment of the quality of cadets' training and key performance indicators for evaluating the training process. The paper also describes the current developments on this matter, proposes approaches to the solution and offers some recommendations. The present paper also presents the results of an empirical study on evaluating the cadets' satisfaction with the quality of teaching and customers' satisfaction with the degree of readiness of special military school graduates. This study is prepared and published within the framework of the grant research project "Development of a comprehensive methodology for evaluating the quality of education of special military school graduates" by order of the Committee of Science of the Ministry of Education and Science of the Republic of Kazakhstan. Research methods: theoretical analysis, generalisation, comparison, modelling, survey, SPSS data processing, interpretation. Expected results: substantiation of the key performance indicators of the educational activities of the special military school, the results of the survey on two samples.
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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 | 0,019 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».