Notice bibliographique
Résumé
The study focuses on the declining admission trend in instructor-led synchronous diploma programs in Canada to explore external and internal factors influencing this trend. The paper also suggests an AI design and analysis to attract students to mitigate the declining trend in the Canadian diploma education programs. Internal factors included legacy curriculum design and delivery methods. External factors include AI-powered learning management system (LMS) of AWS, Cisco, Microsoft, Udemy and Coursera. The research aims to investigate the impact of internal and external factors contributing to the declining admission trend in Canadian public diploma education institutions, focusing on IT-related diploma programs. It also aims to propose advanced AI-powered teaching and learning strategies to incorporate in the existing learning systems to address this challenge. Additionally, AI design analysis tools and techniques were used to transform AI-proof into AI-powered learning and teaching systems to attract more students to instructor-led synchronous diploma programs in Canada. The research contributes to understanding the complexities of declining admissions in Canadian public diploma education institutes and provides insights into the intersection of technology, education, and industry demands. Recommendations for curriculum and delivery design were proposed to enhance student interest in IT-related diploma programs. Data was collected through various local, national, and international resources. Qualitative, quantitative, and mixed analysis techniques were employed. The research findings highlight the importance of adapting teaching and learning strategies to align with industry demands and technological advancements to address declining admissions in Canadian public diploma education institutes.
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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 | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».