Conceptual and Technological Support for Self-assessment of the Cadet Training Effectiveness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle