A quantitative assessment of the relationship between college management and college students’ employability enhancement
Notice bibliographique
Résumé
There is a close quantitative relationship between college management and college students' employability.This paper adopts Adaboost integration algorithm to construct an employment management system that integrates graduates' personalized recommendation.And it divides graduates according to their personal situation and analyzes the relationship between their personal ability and employment recommendation.In addition, the relationship between the management based on the system of this paper and the employment ability of graduates in colleges and universities is quantitatively analyzed by logistic regression model.A questionnaire survey is taken to assess the changes in graduates' employability as a result of the employment management activities organized by colleges and universities.The recommendation system constructed in this paper has a higher accuracy rate of 6.92% and 16.32% than the comparison system 1 and 2 respectively when the number of job recommendations is 60.And its recall rate and F1 value are also consistently higher than the comparison system.In this paper, the system divides the sampled 200 graduates into 5 categories to provide more accurate employment recommendation for graduates of different categories.The results of regression analysis show that universities organize employment management activities can improve the employability of graduates.For example, for every unit of "Interview practice", the employability of graduates increases by 0.349.The results of the questionnaire survey show that the employability of graduates, both individually and as a whole, improves to different degrees after participating in the management activities organized by colleges and universities.In conclusion, the construction of employment management system in universities and the organization of employment management activities can improve the quality and ability of graduates' employment.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».