Shared Services Study Report 2 - The software currently in use for administrative systems in UK FE and HE
Notice bibliographique
Résumé
1. The systems market for further and higher education is very fragmented. There are a large number of different suppliers across the range of systems we looked at. In some individual areas there are a considerable number of different suppliers. There is also remarkably little overlap of the products used between the two sectors. \n2. The nine functional areas we consider in this report show a variety of patterns of use and market share. \n3. In each of finance, student records and timetabling, the higher education market has one player significantly larger than any of the others and has a relatively small number of other players. The dominant player in each equivalent FE market has a smaller share than in HE and there are more of the smaller players. \n4. CRM is the area which shows the least maturity. More than 40% of FEIs responding indicated that they made no use of a CRM and about half of HEIs responded the same way. \n5. A large number of estates systems are in use and they typically have a low level of integration with other corporate systems. Only one product had more than a 10% share of either the FE or the HE market. A quarter of those responding from higher education said that no estates system is in use at their institution. \n6. The area of VLEs shows complete dominance of the market by Moodle and Blackboard. In further education, Moodle has just over half the market with Blackboard having a further 30%. In higher education, Blackboard
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,007 |
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 ».