Higher education evaluation system based on AHP & EWM
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
As the scope of mental work continues to expand and technology continues to develop, people are more and more concerned about the issue of higher education. In order to measure the health status of the higher education system and evaluate the effectiveness of the policy, we establish the Health Evaluation System of Higher Education and the Prediction Model. task 1 In order to better quantify the criteria of health evaluation, we divide the model into four layers through AHP algorithm, select and define 13 fourth-layer indicators, and use Entropy Weight Method (EWM) to objectively calculate the fourth-layer indicators. The Analytic Hierarchy Process (AHP) is used to calculate the third-level weight. According to the population of different countries, we use the complex method of AHP and EWM and scale the indicator to create a scoring mechanism. In task 2 We firstly apply the model to a number of countries to test its suitability, and the results are in good agreement with the education assessment lists published by the United Nations. And we find that India is a country where there is still room for improvement in the education system. task 3 We propose an attainable and reasonable vison for India’s system that supports a healthy and sustainable system of higher education. task 4 According to the scores of India in various indicators and the total score obtained in task 2, we judge that the score of India is unqualified. task 5 We select three of the lowest scores in India’s higher education system out of 13 indicators, and propose targeted policies and a implementation timeline that will support the migration from current state to your proposed state. task 6 We establish a prediction model based on ARIMA, and substitute time series data into the prediction model to obtain the prediction results. Then, we use AHP and EWM algorithms to calculate the first-level targets for comparison, so as to evaluate the effectiveness of the policies. task 7 We reference and analyze the various situations in India and the real world impact of the implementation plan, find that the change is very difficult, and analyze the feasibility of the policy.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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