Competency Experience-Based Training (CEBT) Model with Ubiquitous Community of Practice (U-CoP) to Enhance Transformation Digital Supervisor
Notice bibliographique
Résumé
Research subject Competency Experience-Based Training (CEBT) Model with Ubiquitous Community of Practice (U-CoP) to Enhance Transformation Digital Supervisor. This research aims to evaluate the digital supervisor competency trained with the Competency Experience-Based Training (CEBT) Model with Ubiquitous Community of Practice (U-CoP). The researcher has divided the research process into 3 steps as follows: Step 1: To develop the Competency Experience-Based Training (CEBT) Model with Ubiquitous Community of Practice (U-CoP) to enhance transformation digital supervisor. Step 2: To develop the Competency Experience-Based Training course with Ubiquitous Community of Practice (U-CoP) to enhance transformation digital supervisor. Step 3: Evaluate the digital supervisor competency trained with the Competency Experience-Based Training (CEBT) Model with Ubiquitous Community of Practice (U-CoP). The results of the research were as follows: 1) the Competency Experience-Based Training course with Ubiquitous Community of Practice (U-CoP) to enhance transformation digital supervisor, it consists of 3 main processes and 10 sub-steps. Ubiquitous community of practice consists of 2 parts. 1) Community of practice, and Ubiquitous technology 2) Competency Experience-Based Training course with Ubiquitous Community of Practice (U-CoP) to enhance transformation digital supervisor consisting of 6 components. The results of the evaluation of digital supervisor competency in training participants with a model developed using pre-training and post-training surveys showed that trainees scored higher than their pre-training digital supervisor competency at a statistically significant .01 level.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».