Enterprise Architecture Smart Online Education menggunakan metode TOGAF-ADM
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Perkembangan teknologi informasi saat ini sudah sangat mendukung kegiatan dalam bidang apapun. Terutama dalam bidang pendidikan, sangat penting pengaruhnya dengan adanya peranan teknologi informasi. Apalagi dalam kondisi masa pandemi Covid-19 atau setelah pandemi Covid-19 peranannya sangat mendukung. Ada beberapa semangat bahwa belajar tidak terikat dalam tempat dan waktu. Inilah sebenarnya era industri 4.0, dimana dalam kehidupan saat ini semuanya sudah menggunakan teknologi informasi. Dunia pendidikan telah banyak memanfaatkan teknologi informasi, salah satunya adalah Smart pendidikan secara Online. Karena pendidikan online ini dapat digunakan tanpa dibatasi dengan ruang dan waktu. Dimana saja siswa dapat memperoleh informasi atau pembelajaran secara mandiri dengan tutorial video yang disediakan dalam Platform pendidikan Online. Sebelum melakukan pengembangan dari Platform pendidikan Online, perlu dilakukan Information Technology Planning dimana pembuatan Enterprise Architecture merupakan Roadmap dari Platform tersebut. Enterprise Architecture dalam penelitian ini menggunakan lima tahap dari delapan tahap yang ada dalam The Open Group Architecture Framework (TOGAF). Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan Blueprint Platform Smart Pendidikan Online yang memanfaatkan metode TOGAF Framework. Blueprint tersebut membahas Preliminary Phase, Architecture Vision, Business Architecture, Application Architecture, Information Architecture, Technology Architecture dan Opprotunities and Solution.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.014 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it