the overall cumulative amount of va

the overall cumulative amount of variation away from nominal values that must be shared among uncertain data. Yamashita et al. (2007) discuss a robust optimization model for a project scheduling problem. Adida and Joshi (2009) then present a robust optimization approach to project scheduling and resource allocation problems.

By analyzing all the collected measurable data from the TESS, a budget of uncer-tainty can be determined to reflect the overall cumulative amount of variation away from the nominal values in this study. On the basis of this established budget, a robust optimization approach can be defined to address a variety of uncertain circumstances. As a result, a list of self-learning guidelines for students and administrators can be developed, which can help to guide their teaching/learning practices in a proactive manner.

7.3.4 Continuously Enhancing STEM Education

Through iterations of design, implementation, and synthesis, the discussed approach can surely help high school students to learn STEM subjects in off-campus online learning settings. However, as a laboratory research project, the implemented frame-work will truly require more tremendous efforts than we have done to make this TESS full-blown operational in practice. We understand that the applicability of the dis-cussed approach might also be limited because of some restricted accessibility for certain groups of students, which must be further addressed in practice.

Note that although this study initially focuses on enriching math education for high school students, it will create a solid foundation for developing an integrated and sys-tematic approach and framework to enrich STEM education in general. The presented approach and framework can then be applied for K-12 education on a large-scale basis. With the guidance of Service Science principles, the developed models, algo-rithms, and Web 2.0-based system can also be significantly revised and enhanced and then integrated with evolving in-school education systems for general educational improvement.

As there is lacking sufficient data for us to present detailed analytics as of the time we are writing this chapter, we cannot generate a concrete set of rules of thumb that can guide schools’ administrators and teachers, students, and parents to carry out best practices in off-campus education. To show how Service Science modeling and analytics help to improve education management and operations, we provided a data-rich analytics earlier using an example of education program quality control and management study. More concrete and detailed analytics examples are provided in Chapter 8.


7.4 A LIFECYCLE AND REAL-TIME-BASED APPROACH TO SERVICE ENGINEERING AND MANAGEMENT

As compared to approaches taken in the fields of psychology, social science, and marketing, the discussed systems approach in this chapter is not focusing on hypo-thetic tests. Instead, we focus on methodologies of enhancing the effectiveness of

Kết quả (Việt) 1:

tổng thể tích lũy số lượng biến thể ra khỏi hư danh giá trị phải được chia sẻ giữa các dữ liệu không chắc chắn. Yamashita et al. (2007) thảo luận về một mô hình mạnh mẽ tối ưu hóa cho một dự án lập lịch trình các vấn đề. Adida và Joshi (2009) sau đó trình bày một cách tiếp cận tối ưu hóa mạnh mẽ để dự án lập kế hoạch và tài nguyên vấn đề phân bổ.Bằng cách phân tích tất cả các dữ liệu đo được thu thập từ TESS, một ngân sách của uncer tainty có thể được xác định để phản ánh số lượng tổng thể tích lũy của các biến thể ra khỏi các giá trị danh nghĩa trong nghiên cứu này. Trên cơ sở này được thành lập ngân sách, một cách tiếp cận tối ưu hóa mạnh mẽ có thể được xác định để giải quyết một loạt các trường hợp không chắc chắn. Kết quả là, một danh sách các hướng dẫn tự học tập cho sinh viên và người quản trị có thể được phát triển, mà có thể giúp đỡ để hướng dẫn thực hành giảng dạy/học tập của họ một cách chủ động.7.3.4 liên tục tăng cường STEM giáo dục Thông qua lặp đi lặp lại của thiết kế, thực hiện, và tổng hợp, phương pháp tiếp cận thảo luận chắc chắn có thể giúp học sinh trung học để tìm hiểu đối tượng gốc trong off-khuôn viên học trực tuyến cài đặt. Tuy nhiên, như là một dự án nghiên cứu phòng thí nghiệm, khung thực hiện làm việc sẽ thực sự yêu cầu nỗ lực to lớn hơn vì chúng tôi đã làm để thực hiện này TESS full-blown hoạt động trong thực tế. Chúng tôi hiểu rằng các ứng dụng của phương pháp tiếp cận dis-cussed có thể cũng được giới hạn bởi vì một số khả năng tiếp cận bị giới hạn cho các nhóm sinh viên, mà phải được giải quyết hơn nữa trong thực tế.Lưu ý rằng mặc dù nghiên cứu này ban đầu tập trung vào làm phong phú thêm toán học giáo dục cho học sinh trung học, nó sẽ tạo ra một nền tảng vững chắc để phát triển một cách tiếp cận tích hợp và sys-tematic và khuôn khổ để làm phong phú thêm STEM giáo dục nói chung. Trình bày cách tiếp cận và khung sau đó có thể được áp dụng cho K-12 giáo dục trên một cơ sở quy mô lớn. Với sự hướng dẫn của nguyên tắc dịch vụ khoa học, phát triển các mô hình, algo-rithms và hệ thống dựa trên Web 2.0 cũng có thể đáng kể đã sửa đổi và tăng cường và sau đó tích hợp với phát triển hệ thống giáo dục tại trường để cải thiện giáo dục tổng quát.Như có là thiếu đủ dữ liệu cho chúng tôi để trình bày các phân tích chi tiết theo thời gian chúng tôi đang viết chương này, chúng tôi không thể tạo ra một tập hợp cụ thể các quy tắc của ngón tay cái đó có thể hướng dẫn trường quản trị viên và giáo viên, học sinh, và phụ huynh để thực hiện các thực hành tốt nhất ở ngoài trường học. Để hiển thị như thế nào mô hình dịch vụ khoa học và analytics giúp cải thiện quản lý giáo dục và các hoạt động, chúng tôi cung cấp một phân tích dữ liệu phong phú trước đó bằng cách sử dụng một ví dụ về kiểm soát chất lượng chương trình giáo dục và nghiên cứu quản lý. Hơn bê tông và chi tiết analytics ví dụ được cung cấp trong chương 8.7.4 MỘT VÒNG ĐỜI VÀ REAL-THỜI GIAN DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN TỚI DỊCH VỤ KỸ THUẬT VÀ QUẢN LÝSo với phương pháp tiếp cận thực hiện trong lĩnh vực tâm lý học, khoa học xã hội, và tiếp thị, thảo luận hệ thống phương pháp tiếp cận trong chương này không tập trung vào bài kiểm tra hypo thetic. Thay vào đó, chúng tôi tập trung vào phương pháp tăng cường hiệu quả của

Kết quả (Việt) 2:

số tiền tích lũy tổng thể của sự biến đổi từ giá trị danh nghĩa đó phải được chia sẻ giữa các dữ liệu không chắc chắn. Yamashita et al. (2007) thảo luận về một mô hình tối ưu hóa mạnh mẽ cho một vấn đề lịch dự án. Adida và Joshi (2009) sau đó trình bày một phương pháp tối ưu hóa mạnh mẽ để dự án lập kế hoạch và phân bổ nguồn lực vấn đề. Bằng cách phân tích tất cả các dữ liệu đo lường được thu thập từ các Tess, một ngân sách của uncer-không chắc có thể được xác định để phản ánh số tiền tích lũy tổng thể của sự biến đổi từ các giá trị danh nghĩa trong nghiên cứu này. Trên cơ sở của ngân sách thành lập này, một phương pháp tối ưu hóa mạnh mẽ có thể được xác định để giải quyết một loạt các tình huống không chắc chắn. Kết quả là, một danh sách các hướng dẫn tự học cho sinh viên và các quản trị viên có thể được phát triển, có thể giúp hướng dẫn giảng dạy / học tập thực hành một cách chủ động. 7.3.4 Liên tục Tăng cường giáo dục STEM Qua lặp lại của thiết kế, thực hiện và tổng hợp , phương pháp thảo luận chắc chắn có thể giúp học sinh trung học để học các môn STEM trong cài đặt học tập trực tuyến bên ngoài trường. Tuy nhiên, như một dự án nghiên cứu trong phòng thí nghiệm, các thực hiện khung công việc sẽ thực sự đòi hỏi những nỗ lực to lớn hơn, chúng tôi đã thực hiện để làm Tess này toàn diện hoạt động trong thực tế. Chúng tôi hiểu rằng các ứng dụng của các phương pháp tiếp cận dis-rủa cũng có thể bị hạn chế do một số khả năng tiếp cận hạn chế đối với một số nhóm sinh viên, mà phải được giải quyết hơn nữa trong thực tế. Lưu ý rằng mặc dù nghiên cứu này bước đầu tập trung vào việc làm phong phú thêm nền giáo dục toán học cho học sinh trung học, nó sẽ tạo ra một nền tảng vững chắc cho việc phát triển một phương pháp và khung tích hợp và sys-có hệ để làm giàu cho giáo dục STEM nói chung. Cách tiếp cận và khuôn khổ giới sau đó có thể được áp dụng cho giáo dục K-12 trên cơ sở quy mô lớn. Với sự hướng dẫn của các nguyên tắc khoa học dịch vụ, các mô hình phát triển, algo-rithms, và Web 2.0 dựa trên hệ thống cũng có thể được sửa đổi đáng kể và nâng cao và sau đó tích hợp với phát triển hệ thống giáo dục trong trường học để cải tiến giáo dục nói chung. Như có thiếu dữ kiện đầy đủ để chúng tôi trình bày phân tích chi tiết như thời gian này chúng tôi đang viết chương này, chúng ta không thể tạo ra một tập hợp cụ thể của các quy tắc của ngón tay cái có thể hướng dẫn các quản trị viên nhà trường và các giáo viên, học sinh và phụ huynh để thực hiện các thực hành tốt nhất trong giáo dục ngoài trường. Để hiển thị như thế nào Dịch vụ Khoa học mô hình hóa và phân tích giúp cải thiện quản lý giáo dục và các hoạt động, chúng tôi cung cấp một phân tích dữ liệu phong phú trước đó bằng cách sử dụng một ví dụ về kiểm soát chất lượng chương trình giáo dục và nghiên cứu quản lý. Nhiều phân tích cụ thể và chi tiết các ví dụ được cung cấp trong Chương 8. 7.4 Một vòng đời VÀ REAL-TIME-DỰA VÀO DỊCH VỤ KỸ THUẬT VÀ QUẢN LÝ So với các phương pháp thực hiện trong các lĩnh vực tâm lý học, khoa học xã hội và tiếp thị, các thảo luận cách tiếp cận hệ thống trong này chương không được tập trung vào các xét nghiệm kháng thetic. Thay vào đó, chúng tôi tập trung vào các phương pháp tăng cường tính hiệu quả của