Human Resource Management in Islamic Educational Institutions to Improve Competitiveness in Society 5.0 Era
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 ability of human resources to utilize technology in each of their activities is a competency needed in the era of society 5.0.Meanwhile, Islamic educational institutions in Indonesia in general are slow in responding to changes and developments, so the readiness of human resources in Islamic educational institutions in welcoming the era of society 5.0 is very worrying.Therefore, this study aims to reveal how human resource management is carried out in Islamic educational institutions in Indonesia.The study was conducted using qualitative methods.Data were collected from three types of Islamic educational institutions, namely traditional, modern and integrated educational institutions.These three types of institutions represent all types of Islamic educational institutions in Indonesia.Data were collected by observation, interviews, as well as documentation studies.Data were analyzed through interactive techniques.Based on the results, first, traditional Islamic educational institutions have an istiqamah attitude in carrying out existing and natural management, so as not to give special treatment to human resources in welcoming the era of society 5.0.Second, modern Islamic educational institutions apply TQM in preparing human resources to welcome the era of society 5.0.Third, integrated Islamic educational institutions accommodate the changes while still relying on instilling student morals.These three types of Islamic educational institutions have different responses in welcoming the era of society 5.0 showing the existence of Islamic educational institutions to welcome the era.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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