Strategies for Promoting of lifelong learning in Adult Higher Education in ZheJing Province
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this research were 1) to explore the current situation of sustainable development for lifelong learning of adult higher education in Zhejiang Province and 2) to propose strategies for the sustainable development of lifelong learning of adult higher education in Zhejiang Province and 3) evaluating the effectiveness of the strategy for sustainable development of lifelong learning of adult higher education in Zhejiang Province. The sample group of this study consisted of 384 students and 10 interview experts.10 focus group discussion experts and 5 strategy assessment experts. The research tools included 1) questionnaires; 2) interviews;and 3) strategies; and 4) assessment forms. Statistical methods used to analyze the data included percentage, mean, standard deviation, modified Priority Needs Index (PNImodified) and content analysis. The reasearch instruments included 1) questionnaires; 2) interviews; and 3) strategies, and 4) evaluation form. The statistics to analyze the data were percentages. mean, stand deviations, Modified Prionrity Needs Index; (PNImodified) and content analysis strategies for promoting lifelong learning in adult education in Zhejiang Province, including 4 strategies, build institutional measures, including 6 strategies, improve the mangement system, including 8 strategies, enhance learning motivation, including 7 strategies, and evaluate education quality, inculding 5 strategies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».