Selection of Outstanding Course Participants for Award Recipients Using the Topsis Method of Case Studies of Multilogic Course Institutions
Notice bibliographique
Résumé
A course institution is an organization or institution that provides educational or training programs in various fields. This institution aims to improve the skills, knowledge, and competencies of course participants. Course institutions can operate formally or informally and offer different types of courses, ranging from short-term courses to more intensive programs. Examples of course institutions include vocational training centers, language schools, computer centers, and other professional educational institutions. In this study, the author wants to explain the determination of outstanding course participants by applying the TOPSIS method to get alternative students who are close to positive ideals and far from negative ideals, based on data on participant values, among others, course certificate assessment criteria, course average scores, skills, final project scores and attendance, the value of giving awards to participants in order to further improve the quality of participant achievement so that the participants are more enthusiasm in learning. The purpose of selecting outstanding students to give awards is to appreciate and recognize the efforts, abilities, and outstanding achievements shown by students. This award aims to motivate students to continue to excel, increase their enthusiasm for learning, and encourage healthy competition among participants. In addition, this award also serves as an inspiration for other students to strive to achieve the best results in their field of pursuit. After doing the preference value of each alternative, the largest score is owned by alternative V14 (Dwi Intan Sari) with a value of 0.801. It can be concluded that the recipient of the award for the outstanding participant in Multi Logika is Dwi Intan Sari.
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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 | 0,001 | 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 ».