A Study On National Education Policy-2020 And Its Impact On Marketing Strategy Of Higher Educational Institutions
Notice bibliographique
Résumé
The Ministry of Education, Government of India, is the driving force behind the National Educational Policy 2020, an educational reform project that aims to produce talented individuals and offer equitable, high-quality education to all at a reasonable cost. The paper attempts to understand the benefits of National Educational Policy 2020 in detail. It offers a variety of benefits, including the ability to track students and their learning levels, facilitate multiple pathways to learning involving both formal and informal education modes, and associate counsellors or well-trained educators. determined the degree of awareness among higher education institution students and the teaching community in order to comprehend the impact of NEP 2020 on higher education institution communication. Thirty teaching staff members and one hundred and twenty students from higher education institutions in and around Bengaluru provide qualitative and quantitative data for the study. Research indicates that both students and teachers lack a sufficient level of awareness of the critical components. NEP 2020 communication will not have a major impact. Research suggests that in order for any higher education institution to really achieve the goal, complex NEP 2020 aspects need to be articulated at the time of building communication message. The research suggests that higher education institutions create a marketing strategy to inform people about the upcoming implementation of NEP2020.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».