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Enregistrement W4387654668 · doi:10.23977/aetp.2023.071307

Research on Building a Community of University Practice and Education by Integrating Resources

2023· article· en· W4387654668 sur OpenAlexvenueno aff
Wanyin Zhong, Yao Dong, Lifan Chen, Lu Li

Notice bibliographique

RevueAdvances in Educational Technology and Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCollaboration in agile enterprises
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSouthwest Jiaotong University
Mots-clésResource (disambiguation)Knowledge managementShared resourceQuality (philosophy)Resource distributionCo-constructionEngineering managementComputer scienceBusinessEngineeringResource allocationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resource integration is a crucial aspect of building a university community for practical education, as it effectively provides diverse opportunities for practical experience and learning resources. This paper introduces practical models and strategies such as interdisciplinary collaboration, resource sharing and co-construction, innovative partnerships, community engagement, and industry-academia-research collaboration. These models and strategies can facilitate resource integration and complementary advantages, enhancing the quality and effectiveness of practical education. However, resource integration also faces challenges like equitable distribution of benefits, communication, and coordination of information. Hence, universities need to comprehensively consider their own situations and needs, choosing suitable models and strategies to drive the establishment and development of a community for practical education. Ultimately, through resource integration, universities can offer students richer practical experiences, cultivating outstanding talents with innovation and social responsibility.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,380 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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