Koulutustuotteiden markkinoinnin kehittäminen Suomen Pelastusalan Keskusjärjestössä
Bibliographic record
Abstract
Opinnäytetyössä käsitellään Suomen Pelastusalan Keskusjärjestön koulutustuotteiden markkinoinnin kehittämistä. Tavoitteena oli selvittää organisaation koulutustuotteiden markkinoinnin kehittämistarpeita. Tarkoituksena oli tuottaa ehdotuksia markkinoinnin toteuttamiseksi niin, että markkinointi olisi jatkossa suunnitelmallisempaa ja koordinoidumpaa. Opinnäytetyöprojektissa keskityttiin pelkästään organisaation koulutustuotteiden markkinoinnin kehittämiseen ja organisaation muut toiminnot rajattiin kehittämistyön ulkopuolelle. \n \nKehittämistyö toteutettiin hyödyntämällä lähestymistapana toimintatutkimusta. Tutkimuskysymyksiin haettiin vastauksia hyödyntämällä työpajatyöskentelyä, jossa mukaan otettiin koulutustuotteiden parissa työskentelevät henkilöt. Työpajan toteuttamisessa hyödynnettiin luovan ongelmanratkaisun prosessia. Työpajatyöskentely antoi organisaation jäsenille mahdollisuuden osallistua kehittämään omaa työtään. \n \nTyöpajatyöskentely nosti esille koulutustuotteiden markkinoinnin sudenkuoppia ja kehittämiskohteita. Työpajatyöskentelyn keskusteluissa nousi vahvasti esille markkinoinnin resurssien, organisoimisen ja johtamisen tärkeys. Parempi ymmärrys markkinoinnista ja selkeämpi markkinoinnin johtaminen nostettiin kehittämistyön edellytyksiksi. Työpajatyöskentely tuotti myös konkreettisia toimenpideehdotuksia markkinoinnin kehittämiseksi. Yhteiskehittämisen myötä organisaation itseymmärrys kasvoi. \n \nOrganisaation koulutustuotteiden markkinoinnin kehittämiseksi markkinoinnin suunnittelua on kehitettävä. Lisäksi markkinointi on otettava paremmin huomioon strategisessa suunnittelussa. Markkinoinnin kehittäminen vaatii myös resursseja, joihin organisaation on panostettava riittävästi, niin osaamisen kuin henkilöresurssien näkökulmasta. Koulutusasiakkaiden yhteisöllisyyden lisääminen ja tätä kautta markkinoinnin tehostaminen on myös yksi kehittämisen kohde. Opinnäytetyöprojektin tiimoilta organisaatiossa käynnistyi keskustelu markkinoinnin hyödyistä ja tarpeista ja löydettiin myös jo olemassa olevia tai valmisteilla olevia työkaluja markkinoinnin tehokkaampaan toteuttamiseen.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.085 | 0.033 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".