ЗАРУБІЖНИЙ ДОСВІД ФОРМУВАННЯ ЦИФРОВОЇ КОМПЕТЕНТНОСТІ МАЙБУТНІХ МЕНЕДЖЕРІВ
Notice bibliographique
Résumé
The article systematizes different approaches to the interpretation of the concept of «digital competence of future managers», depending on the context and scope of application: competence approach, pedagogical, information and communication, integration, system, analytical and ethical approaches. The main focus of the article is on the features of the formation of digital competence of future managers in different countries. A comparative analysis of the approaches used in Great Britain, Germany, the USA, Finland, Sweden and Canada was carried out. Domestic universities are emphasizing the use of digital platforms for online courses and practical assignments. Germany focuses on digital management, innovation and the integration of modern technologies into business practices. MBA programs in the USA include studying Data Science, IT management and digital strategies for leaders. Finland offers courses in digital platforms, data analytics and innovation management. Sweden focuses on digital marketing and real business case studies. In Canada, educational programs focus on digital governance, blockchain technologies and data analysis. In addition, the article determines that the application of foreign experience in the formation of digital competence in Ukraine will contribute to positive dynamics in this issue. In particular, domestic universities will be able to borrow the use of digital platforms for learning by integrating platforms for online courses, such as FutureLearn, or by creating their own national counterparts. It has also been determined that the German approach to integrating IoT, AI and Big Data into curricula can be adapted through the creation of disciplines based on current business technologies. At the same time, the Canadian experience can be useful for creating training programs in blockchain technologies and data analysis, which will allow future managers to work with modern financial and management tools. Accordingly, the Swedish approach to using real cases (for example, from Spotify or Ericsson) can be implemented through the partnership of Ukrainian universities with leading local and international companies.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,011 |
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 ».