Fundamentals methodology of formation cyber competences at security sector experts and Ukraine defense
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of the existing systems of training military specialists in cybersecurity issues for the national security and defense spheres in a number of leading countries of the world (USA, UK, Canada, Germany, Poland) was conducted. An analysis of the cybersecurity education system of the US population was also conducted. Data is provided about main educational institutions in these countries where military cybersecurity experts are successfully trained, as well as the training programs offered by the US Department of Homeland Security to train children in the system of pre-school and school education, their parents, teachers and other. The data shows system and programs for the preparation of cybersecurity bachelors in higher educational institutions of the United States. Analyzed the prerequisites, stages of formation and the current state of the training system in Ukraine of cybersecurity specialists. It was determined that the standards for training military specialists in higher education institutions of the security and defense sector of Ukraine did not sufficiently take into account their competence in the cybersecurity basics. The analysis of the basic concepts in the professional-competence approach to the training of cybersecurity specialists has been carried out. The main provisions of the methodology for the development of an integrated system of improving cyber-education of the population and training of specialists in cybersecurity issues for the security and defense sector of Ukraine are proposed. It has been shown that raising the level of population education in cybersecurity issues in Ukraine should begin with pre-school education, as well as introduce a permanent school cyber-education system, which will make it possible to better prepare a child for adulthood in a modern high-tech society. Clarified requirements for cybersecurity education in higher education. In accordance with the best foreign experience, it was suggested that the main efforts in training cybersecurity experts for the security and defense sector should be focused on integrating the scientific, pedagogical and material-technical potentials on a single basis, by forming higher military schools (higher education institutions with specific learning conditions) a new type in the form of an integrated teaching and research and experimental test complex.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».