Technology ranking of digital educational platforms, intended for the training of SMM specialists
Notice bibliographique
Résumé
соответствовал бы не только запросам современного общества, но и выступал в качестве результативного средства продвижения производимой фермерскими хозяйствами продукции.В силу проблемы острой нехватки в РЮО квалифицированных специалистов в сфере интернет-маркетинга экспертным сообществом было принято решение о необходимости широкого внедрения инструментов онлайн-образования на актуальном этапе реализации проекта по цифровизации экономики региона, ведь потенциал цифровой экономики -это важнейшее конкурентное преимущество позволяющее создавать соответствующую среду цифрового развития.Появление платформ по онлайн-обучению относительно новое направление предоставления образовательных услуг в сети, которое быстро нашло одобрение среди пользователей и заняло соответствующую нишу.Несмотря на многообразие платформ по подготовке будущих специалистов не все они подготавливают достойных кадров руководствуясь лишь получением материальной прибыли.При выборе платформы для обучения потенциальный специалист должен выдвинуть целый ряд критериев для результативной оценки и выбора платформы.Данная работа посвящена описанию методики ранжирования существующих платформ по подготовке SMM-специалистов, обеспечивающей возможность рационализации выбора основных поставщиков при заключении перспективных контрактов на оказание платных образовательных услуг в предметной области с помощью метода анализа иерархий.Метод анализа иерархий является математическим инструментом системного подхода к сложным проблемам принятия решений.
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.
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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,008 |
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 ».