Power of Data with Semantics: How Semantic Analysis is Revolutionizing Data Science

These models are typically developed in isolation, unrelated to other user models, thus losing the opportunity of incorporating knowledge from other existing models or ontologies that might enrich the modelling process. We also explore the application of ontology matching techniques between models, which can provide valuable feedback during the model construction process. Taking sentiment analysis projects as a key example, the expanded “feeling” branch provides more nuanced categorization of emotion-conveying adjectives.

• For product catalog enrichment, the characteristics and attributes expressed by adjectives are essential to capturing a product’s properties and qualities.
• Recognizing these nuances will result in more accurate classification of positive, negative or neutral sentiment.
• NLP is a field of study that focuses on the interaction between computers and human language.
• Human (and sometimes animal) characteristics like intelligence or kindness are also included.

All factors considered, Uber uses semantic analysis to analyze and address customer support tickets submitted by riders on the Uber platform. The analysis can segregate tickets based on their content, such as map data-related issues, and deliver them to the respective teams to handle. The platform allows Uber to streamline and optimize the map data triggering the ticket.

Semantic analysis techniques and tools allow automated text classification or tickets, freeing the concerned staff from mundane and repetitive tasks. In the larger context, this enables agents to focus on the prioritization of urgent matters and deal with them on an immediate basis. It also shortens response time considerably, which keeps customers satisfied and happy. The first contains adjectives indicating the referent experiences a feeling or emotion. This distinction between adjectives qualifying a patient and those qualifying an agent (in the linguistic meanings) is critical for properly structuring information and avoiding misinterpretation. Customers benefit from such a support system as they receive timely and accurate responses on the issues raised by them.

Also, ‘smart search‘ is another functionality that one can integrate with ecommerce search tools. The tool analyzes every user interaction with the ecommerce site to determine their intentions and thereby offers results inclined to those intentions. Insights derived from data also help teams detect areas of improvement and make better decisions. For example, you might decide to create a strong knowledge base by identifying the most common customer inquiries. You understand that a customer is frustrated because a customer service agent is taking too long to respond. Both individuals and organizations that work with arXivLabs have embraced and accepted our values of openness, community, excellence, and user data privacy.

When combined with machine learning, semantic analysis allows you to delve into your customer data by enabling machines to extract meaning from unstructured text at scale and in real time. The characteristics branch includes adjectives describing living things, objects, or concepts, whether concrete or abstract, permanent or not. This information is typically found in semantic structuring or ontologies as class or individual attributes. In addition to very general categories concerning measurement, quality or importance, there are categories describing physical properties like smell, taste, sound, texture, shape, color, and other visual characteristics. Human (and sometimes animal) characteristics like intelligence or kindness are also included.

Situation Branch

Semantic analysis tech is highly beneficial for the customer service department of any company. Moreover, it is also helpful to customers as the technology enhances the overall customer experience at different levels. However, machines first need to be trained to make sense of human language and understand the context in which words are used; otherwise, they might misinterpret the word “joke” as positive.

All rights are reserved, including those for text and data mining, AI training, and similar technologies. In-Text Classification, our aim is to label the text according to the insights we intend to gain from the textual data. Tickets can be instantly routed semantic techniques to the right hands, and urgent issues can be easily prioritized, shortening response times, and keeping satisfaction levels high. Semantic analysis also takes into account signs and symbols (semiotics) and collocations (words that often go together).

Semantic Analysis is a subfield of Natural Language Processing (NLP) that attempts to understand the meaning of Natural Language. However, due to the vast complexity and subjectivity involved in human language, interpreting it is quite a complicated task for machines. Semantic Analysis of Natural Language captures the meaning of the given text while taking into account context, logical structuring of sentences and grammar roles.

Uber uses semantic analysis to analyze users’ satisfaction or dissatisfaction levels via social listening. It allows computers to understand and interpret sentences, paragraphs, or whole documents, by analyzing their https://chat.openai.com/ grammatical structure, and identifying relationships between individual words in a particular context. Conceptual modelling tools allow users to construct formal representations of their conceptualisations.

Bibliographic and Citation Tools

By distinguishing between adjectives describing a subject’s own feelings and those describing the feelings the subject arouses in others, our models can gain a richer understanding of the sentiment being expressed. Recognizing these nuances will result in more accurate classification of positive, negative or neutral sentiment. The study of computational processes based on the laws of quantum mechanics has led to the discovery of new algorithms, cryptographic techniques, and communication primitives.

Moreover, semantic categories such as, ‘is the chairman of,’ ‘main branch located a’’, ‘stays at,’ and others connect the above entities. The semantic analysis process begins by studying and analyzing the dictionary definitions and meanings of individual words also referred to as lexical semantics. Following this, the relationship between words in a sentence is examined to provide clear understanding of the context. In semantic analysis with machine learning, computers use word sense disambiguation to determine which meaning is correct in the given context.

The automated process of identifying in which sense is a word used according to its context. The action branch divides into two categories grouping adjectives related to actions. The first contains adjectives indicating being attracted, repelled, or indifferent to something or someone. Thus, the ability of a machine to overcome the ambiguity involved in identifying the meaning of a word based on its usage and context is called Word Sense Disambiguation. Likewise, the word ‘rock’ may mean ‘a stone‘ or ‘a genre of music‘ – hence, the accurate meaning of the word is highly dependent upon its context and usage in the text.

For example, semantic analysis can generate a repository of the most common customer inquiries and then decide how to address or respond to them. Finally, the relational category is a branch of its own for relational adjectives indicating a relationship with something. This is a clearly identified adjective category in contemporary grammar with quite different syntactic properties than other adjectives. For example, ‘Raspberry Pi’ can refer to a fruit, a single-board computer, or even a company (UK-based foundation). Hence, it is critical to identify which meaning suits the word depending on its usage.

Google incorporated ‘semantic analysis’ into its framework by developing its tool to understand and improve user searches. The Hummingbird algorithm was formed in 2013 and helps analyze user intentions as and when they use the google search engine. As a result of Hummingbird, results are shortlisted based on the ‘semantic’ relevance of the keywords. Relationship extraction is a procedure used to determine the semantic relationship between words in a text. In semantic analysis, relationships include various entities, such as an individual’s name, place, company, designation, etc.

According to IBM, semantic analysis has saved 50% of the company’s time on the information gathering process. Semantic analysis helps in processing customer queries and understanding their meaning, thereby allowing an organization to understand the customer’s inclination. Moreover, analyzing customer reviews, feedback, or satisfaction surveys helps understand the overall customer experience by factoring in language tone, emotions, and even sentiments. Semantic analysis refers to a process of understanding natural language (text) by extracting insightful information such as context, emotions, and sentiments from unstructured data. It gives computers and systems the ability to understand, interpret, and derive meanings from sentences, paragraphs, reports, registers, files, or any document of a similar kind.

Overall, the integration of semantics and data science has the potential to revolutionize the way we analyze and interpret large datasets. As such, it is a vital tool for businesses, researchers, and policymakers seeking to leverage the power of data to drive innovation and growth. One of the most common applications of semantics in data science is natural language processing (NLP). NLP is a field of study that focuses on the interaction between computers and human language. It involves using statistical and machine learning techniques to analyze and interpret large amounts of text data, such as social media posts, news articles, and customer reviews. As we enter the era of ‘data explosion,’ it is vital for organizations to optimize this excess yet valuable data and derive valuable insights to drive their business goals.

With sentiment analysis, companies can gauge user intent, evaluate their experience, and accordingly plan on how to address their problems and execute advertising or marketing campaigns. In short, sentiment analysis can streamline and boost successful business strategies for enterprises. Chatbots help customers immensely as they facilitate shipping, answer queries, and also offer personalized guidance and input on how to proceed further. Moreover, some chatbots are equipped with emotional intelligence that recognizes the tone of the language and hidden sentiments, framing emotionally-relevant responses to them.

Moreover, the system can prioritize or flag urgent requests and route them to the respective customer service teams for immediate action with semantic analysis. You can foun additiona information about ai customer service and artificial intelligence and NLP. Semantic analysis plays a vital role in the automated handling of customer grievances, managing customer support tickets, and dealing with chats and direct messages via chatbots or call bots, among other tasks. Apart from these vital elements, the semantic analysis also uses semiotics and collocations to understand and interpret language. Semiotics refers to what the word means and also the meaning it evokes or communicates.

This guide details how the updated taxonomy will enhance our machine learning models and empower organizations with optimized artificial intelligence. Semantic analysis is an essential component of NLP, enabling computers to understand the meaning of words and phrases in context. This is particularly important for tasks such as sentiment analysis, which involves the classification of text data into positive, negative, or neutral categories. Without semantic analysis, computers would not be able to distinguish between different meanings of the same word or interpret sarcasm and irony, leading to inaccurate results.

All in all, semantic analysis enables chatbots to focus on user needs and address their queries in lesser time and lower cost. Semantic analysis methods will provide companies the ability to understand the meaning of the text and achieve comprehension and communication levels that are at par with humans. The semantic analysis uses two distinct techniques to obtain information from text or corpus of data. The first technique refers to text classification, while the second relates to text extractor. Maps are essential to Uber’s cab services of destination search, routing, and prediction of the estimated arrival time (ETA). Along with services, it also improves the overall experience of the riders and drivers.

Moreover, granular insights derived from the text allow teams to identify the areas with loopholes and work on their improvement on priority. By using semantic analysis tools, concerned business stakeholders can improve decision-making and customer experience. Automatically classifying tickets using semantic analysis tools alleviates agents from repetitive tasks and allows them to focus on tasks that provide more value while improving the whole customer experience. The semantic analysis method begins with a language-independent step of analyzing the set of words in the text to understand their meanings. This step is termed ‘lexical semantics‘ and refers to fetching the dictionary definition for the words in the text. Each element is designated a grammatical role, and the whole structure is processed to cut down on any confusion caused by ambiguous words having multiple meanings.

As we discussed in our recent article, The Importance of Disambiguation in Natural Language Processing, accurately understanding meaning and intent is crucial for NLP projects. Our enhanced semantic classification builds upon Lettria’s existing disambiguation capabilities to provide AI models with an even stronger foundation in linguistics. Cdiscount, an online retailer of goods and services, uses semantic analysis to analyze and understand online customer reviews. When a user purchases an item on the ecommerce site, they can potentially give post-purchase feedback for their activity.

This article explains the fundamentals of semantic analysis, how it works, examples, and the top five semantic analysis applications in 2022. Semantics is a subfield of linguistics that deals with the meaning of words and phrases. It is also an essential component of data science, which involves the collection, analysis, and interpretation of large datasets. In this article, we will explore how semantics and data science intersect, and how semantic analysis can be used to extract meaningful insights from complex datasets. In semantic analysis, word sense disambiguation refers to an automated process of determining the sense or meaning of the word in a given context.

The whole process of disambiguation and structuring within the Lettria platform has seen a major update with these latest adjective enhancements. By enriching our modeling of adjective meaning, the Lettria platform continues to push the boundaries of machine understanding of language. This improved foundation in linguistics translates to better performance in key NLP applications for business. Our mission is to build AI with true language intelligence, and advancing semantic classification is fundamental to achieving that goal. Semantic analysis can also be combined with other data science techniques, such as machine learning and deep learning, to develop more powerful and accurate models for a wide range of applications.

Hence, under Compositional Semantics Analysis, we try to understand how combinations of individual words form the meaning of the text. According to a 2020 survey by Seagate technology, around 68% of the unstructured and text data that flows into the top 1,500 global companies (surveyed) goes unattended and unused. With growing NLP and NLU solutions across industries, deriving insights from such unleveraged data will only add value to the enterprises. Semantic Scholar is a free, AI-powered research tool for scientific literature, based at the Allen Institute for AI.

This allows Cdiscount to focus on improving by studying consumer reviews and detecting their satisfaction or dissatisfaction with the company’s products. Powerful semantic-enhanced machine learning tools will deliver valuable insights that drive better decision-making and improve customer experience. For product catalog enrichment, the characteristics and attributes expressed by adjectives are essential to capturing a product’s properties and qualities. The categories under “characteristics” and “quantity” map directly to the types of attributes needed to describe products in categories like apparel, food and beverages, mechanical parts, and more. Our models can now identify more types of attributes from product descriptions, allowing us to suggest additional structured attributes to include in product catalogs. The “relationships” branch also provides a way to identify connections between products and components or accessories.

Book summary page views

Semantic analysis allows organizations to interpret the meaning of the text and extract critical information from unstructured data. Semantic-enhanced machine learning tools are vital natural language processing components that boost decision-making and improve the overall customer experience. With this improved foundation in linguistics, Lettria continues to push the boundaries of natural language processing for business. Our new semantic classification translates directly into better performance in key NLP techniques like sentiment analysis, product catalog enrichment and conversational AI.

For example, semantic analysis can be used to improve the accuracy of text classification models, by enabling them to understand the nuances and subtleties of human language. However, with the advancement of natural language processing and deep learning, translator tools can determine a user’s intent and the meaning of input words, sentences, and context. Several companies are using the sentiment analysis functionality to understand the voice of their customers, extract sentiments and emotions from text, and, in turn, derive actionable data from them. It helps capture the tone of customers when they post reviews and opinions on social media posts or company websites. Semantic analysis is defined as a process of understanding natural language (text) by extracting insightful information such as context, emotions, and sentiments from unstructured data.

It is also a key component of several machine learning tools available today, such as search engines, chatbots, and text analysis software. IBM’s Watson provides a conversation service that uses semantic analysis (natural language understanding) and deep learning to derive meaning from unstructured data. It analyzes text to reveal the type of sentiment, emotion, data category, and the relation between words based on the semantic role of the keywords used in the text.

For example, ‘tea’ refers to a hot beverage, while it also evokes refreshment, alertness, and many other associations. Semantic analysis helps fine-tune the search engine optimization (SEO) strategy by allowing companies to analyze and decode users’ searches. The approach helps deliver optimized and suitable content to the users, thereby boosting traffic and improving result relevance.

Language translation

It’s an essential sub-task of Natural Language Processing (NLP) and the driving force behind machine learning tools like chatbots, search engines, and text analysis. Besides, Semantics Analysis is also widely employed to facilitate the processes of automated answering systems such as chatbots – that answer user queries without any human interventions. In Natural Language, the meaning of a word may vary as per its usage in sentences and the context of the text.

Semantics is an essential component of data science, particularly in the field of natural language processing. Applications of semantic analysis in data science include sentiment analysis, topic modelling, and text summarization, among others. As the amount of text data continues to grow, the importance of semantic analysis in data science will only increase, making it an important area of research and development for the future of data-driven decision-making.

Data science involves using statistical and computational methods to analyze large datasets and extract insights from them. However, traditional statistical methods often fail to capture the richness and complexity of human language, which is why semantic analysis is becoming increasingly important in the field of data science. These chatbots act as semantic analysis tools that are enabled with keyword recognition and conversational capabilities. These tools help resolve customer problems in minimal time, thereby increasing customer satisfaction.

In the ever-expanding era of textual information, it is important for organizations to draw insights from such data to fuel businesses. Semantic Analysis helps machines interpret the meaning of texts and extract useful information, thus providing invaluable data while reducing manual efforts. Search engines use semantic analysis to understand better and analyze user intent as they search for information on the web. Moreover, with the ability to capture the context of user searches, the engine can provide accurate and relevant results. As discussed earlier, semantic analysis is a vital component of any automated ticketing support. It understands the text within each ticket, filters it based on the context, and directs the tickets to the right person or department (IT help desk, legal or sales department, etc.).

While, as humans, it is pretty simple for us to understand the meaning of textual information, it is not so in the case of machines. Thus, machines tend to represent the Chat PG text in specific formats in order to interpret its meaning. This formal structure that is used to understand the meaning of a text is called meaning representation.

Our updated adjective taxonomy is a practical framework for representing and understanding adjective meaning. The relational branch, in particular, provides a structure for linking entities via adjectives that denote relationships. One can train machines to make near-accurate predictions by providing text samples as input to semantically-enhanced ML algorithms. Machine learning-based semantic analysis involves sub-tasks such as relationship extraction and word sense disambiguation. Semantic analysis analyzes the grammatical format of sentences, including the arrangement of words, phrases, and clauses, to determine relationships between independent terms in a specific context.

As natural language consists of words with several meanings (polysemic), the objective here is to recognize the correct meaning based on its use. Upon parsing, the analysis then proceeds to the interpretation step, which is critical for artificial intelligence algorithms. For example, the word ‘Blackberry’ could refer to a fruit, a company, or its products, along with several other meanings. Moreover, context is equally important while processing the language, as it takes into account the environment of the sentence and then attributes the correct meaning to it. MonkeyLearn makes it simple for you to get started with automated semantic analysis tools. Using a low-code UI, you can create models to automatically analyze your text for semantics and perform techniques like sentiment and topic analysis, or keyword extraction, in just a few simple steps.

Word Sense Disambiguation involves interpreting the meaning of a word based upon the context of its occurrence in a text. A ‘search autocomplete‘ functionality is one such type that predicts what a user intends to search based on previously searched queries. It saves a lot of time for the users as they can simply click on one of the search queries provided by the engine and get the desired result.

Executive Summary – Laporan Dua Tahunan di Bidang Aset dan Pendidikan, Membangun Harapan, Memberikan Hasil , menyatukan banyak penelitian untuk menunjukkan potensi yang dimiliki oleh Children’s Savings Accounts (CSAs) untuk mengubah cara siswa membayar, dan mempersiapkan diri untuk kuliah dan, pada gilirannya, memulihkan janji Impian Amerika tentang mobilitas ekonomi bagi generasi muda berbakat tetapi kurang beruntung. 

CSA dibangun berdasarkan penelitian selama beberapa dekade yang menunjukkan bahwa agar siswa dapat mencapai potensi mereka, mereka perlu merasa bahwa institusi di sekitar mereka – yang secara luas ditafsirkan mencakup keluarga, sekolah, dan bahkan pemerintah (melalui kebijakan bantuan keuangannya) mendukung aspirasi mereka.

Membangun Harapan, Memberikan Hasilmenunjukkan bahwa siswa berpenghasilan rendah dan minoritas dirugikan bukan karena keterbatasan kapasitas bawaan atau aspirasi yang lebih rendah, tetapi karena mereka sering menghadapi institusi yang tidak membantu mereka mengatasi hambatan pencapaian pendidikan yang mereka hadapi. 

CSA adalah semacam lembaga yang, di awal kehidupan seorang anak, memvalidasi tujuannya untuk menghadiri dan menyelesaikan kuliah, sehingga meningkatkan kepercayaan dirinya pada kemampuannya untuk mencapai tujuan ini. Kepercayaan diri yang meningkat ini – “kemanjuran diri” yang tinggi – meningkatkan hasil selama tahun-tahun sekolahnya, selama kuliah, dan bahkan setelah lulus. 

Laporan tersebut menunjukkan bahwa CSA dapat menjadi alat yang ampuh untuk pemerataan dalam pendidikan tinggi. 

Dengan memberikan insentif kepada keluarga untuk menabung, mereka meningkatkan kesehatan keuangan keluarga berpenghasilan rendah, membantu mereka merencanakan masa depan, dan meningkatkan hasil sekolah anak-anak mereka.

Agar paling efektif, Membangun Harapan, Mewujudkan Hasil menyarankan bahwa CSA harus memiliki beberapa komponen kunci. 

Secara kolektif, fitur kelembagaan ini dapat mengubah CSA menjadi kekuatan yang kuat untuk menumbuhkan identitas terikat perguruan tinggi dan membentuk harapan dan keterlibatan akademik siswa:

• Pendaftaran otomatis untuk setiap anak, sebaiknya saat lahir;
• Kontribusi awal yang didanai publik, setidaknya untuk keluarga berpenghasilan rendah dan sedang;
• Kontribusi pencocokan yang didanai publik; dan
• Penarikan yang diperbolehkan untuk investasi modal manusia sebelum kuliah dan untuk biaya pasca kuliah.

Kabar baiknya adalah bahwa implementasi CSA secara nasional tidak perlu mahal. 

Bukti menunjukkan bahwa bahkan beberapa ratus dolar dalam tabungan yang ditujukan untuk pendidikan dapat secara signifikan meningkatkan hasil pendidikan anak: siswa berpenghasilan rendah dan sedang dengan tabungan $1-499 ditujukan untuk perguruan tinggi tiga kali lebih mungkin untuk mendaftar di perguruan tinggi dan empat kali lebih banyak cenderung lulus dari perguruan tinggi daripada rekan-rekan mereka.

Biannual Report on the Asset and Education Field – Kebanyakan orang Amerika bangga dengan apa yang mereka anggap sebagai kesetaraan kesempatan yang ditawarkan di Amerika Serikat.

Sayangnya, fakta tidak mendukung kepercayaan yang tersebar luas ini.

Mobilitas antargenerasi di Amerika Serikat lebih rendah daripada di sebagian besar negara maju lainnya (Ermisch, Jänttii, & Smeeding, 2012; Hertz dkk., 2007; Jäntti et al., 2006).

Misalnya, berdasarkan data antargenerasi dari 10 negara maju negara yang mencakup anak-anak sejak lahir hingga dewasa, sebuah studi baru-baru ini menemukan hubungan yang lebih kuat antara pendidikan orang tua dan hasil anak-anak termasuk ekonomi, pendidikan, kognitif, ukuran fisik, dan sosioemosional—di Amerika Serikat daripada di negara lain mana pun yang diteliti (Ermisch et al., 2012).

Demikian pula, sebuah penelitian yang membandingkan sejauh mana individu di Amerika Serikat Serikat, Inggris, dan negara-negara Nordik tetap berada dalam status sosial ekonomi di mana mereka dilahirkan “transmisi pendapatan” terkuat di Amerika Serikat, dengan hubungan antargenerasi terkuat di atas dan bawah distribusi pendapatan (Jäntti et al., 2006).

Setidaknya sejak Blau dan Duncan (1967), kita telah mengetahui bahwa pendidikan memainkan peran sentral dalam hubungan antara latar belakang sosial ekonomi dan kesempatan hidup individu.

Sementara kredensial meningkat peluang, mencapai kredensial tersebut sangat tergantung pada status sosial ekonomi.

Di Blau dan model jalur pencapaian status Duncan (1967), misalnya, status anak laki-laki pertama dan saat ini
pekerjaan lebih kuat terkait dengan pendidikan anak itu sendiri dibandingkan dengan pekerjaan ayahnya.

Namun, pada saat yang sama, pekerjaan dan pendidikan ayah menyumbang 26% dari variasi dalam
pendidikan putra.

Sisanya 74% dari varians tetap tidak dapat dijelaskan dalam model Blau dan Duncan, tetapi bisa juga terkait dengan ukuran latar belakang sosial lainnya, seperti pendapatan keluarga, pendidikan ibu, lingkungan, dan kualitas sekolah, untuk menyebutkan beberapa saja.

Jadi, meskipun pendidikan memainkan peran penyetaraan, pendidikan juga mereproduksi ketidaksetaraan dengan mentransmisikan keuntungan dari satu generasi ke generasi berikutnya.

Agar pendidikan menjadi tumpuan mobilitas antargenerasi, maka, A.S. kebijakan harus mengatasi kesenjangan yang menganga dalam pencapaian pendidikan di antara kelas ekonomi yang berbeda.

Pendahuluan ini mengkaji faktor-faktor yang menyebabkan disparitas penyelesaian perguruan tinggi.

selesai kuliah adalah tonggak yang sangat penting karena bukti menunjukkan bahwa gelar sarjana, lebih dari yang lain aspek pengalaman pendidikan, membawa potensi terbesar untuk meningkatkan status ekonomi
(Belman & Heywood, 1991; Bills, 2003).

Sayangnya, banyak orang Amerika tidak pernah mencapai tonggak sejarah ini, bahkan jika mereka mendaftar di perguruan tinggi.

Menurut Pusat Statistik Pendidikan Nasional (2011), hanya 58% dari mereka yang memasuki institusi empat tahun pada tahun 2004 menyelesaikan gelar dalam waktu enam tahun.

Tingkat penyelesaian di perguruan tinggi dua tahun bahkan lebih rendah untuk kohort 2004—sekitar 28%. Hari ini ekonomi, gelar sarjana adalah prasyarat untuk sebagian besar pekerjaan yang disebut baik yang memberikan upah layak.

A
laporan terbaru oleh Carnevale, Smith et al. (2011) menemukan bahwa hanya 36% lulusan SMA tanpa
pendidikan perguruan tinggi menghasilkan setidaknya $ 35.000 setahun (yang oleh penulis dianggap sebagai pemotongan upah hidup dan hampir 150% dari tingkat kemiskinan untuk keluarga beranggotakan empat orang).

Sebaliknya, 46% dari mereka yang memiliki beberapa perguruan tinggi dan 69% pemegang gelar sarjana berpenghasilan di atas batas upah hidup.

Selain itu, jumlah upah hidup pekerjaan yang dapat diakses oleh mereka yang tidak memiliki pendidikan perguruan tinggi menurun (Carnevale, Smith et al., 2011), yang menunjukkan bahwa pendidikan pasca sekolah menengah akan menjadi lebih penting untuk akses ke pekerjaan dengan upah layak di masa depan.

Penelitian juga menunjukkan bahwa pencapaian gelar sarjana mulai menyamakan peluang dengan
kelas orang tua dan pendapatan (Hout, 1984, 1988; Torche, 2011).

Namun, sementara siswa miskin yang membuatnya melalui perguruan tinggi hari ini dapat menikmati peluang yang lebih adil daripada yang seharusnya, yang tidak setara peluang menyelesaikan gelar – yang sangat dipengaruhi oleh sumber daya orang tua (Bowen, Chingos, & McPherson, 2009) – menjadikan kelulusan perguruan tinggi sebagai faktor penting dalam transmisi antargenerasi ketidaksetaraan (misalnya, Carnevale & Strohl, 2010; Haskins, 2008).

Di bawah ini kami meninjau bukti hubungan antara karakteristik individu dan penyelesaian kuliah.

Pertama, kami menguraikan beberapa penjelasan khas untuk transmisi antargenerasi penyelesaian perguruan tinggi, termasuk pendapatan, pendidikan orang tua, modal budaya dan sosial, kualitas persiapan akademik,
kesehatan, dan perilaku. Bagian kedua mengulas bukti mode alternatif antargenerasi transmisi: aset, fokus utama dari laporan ini. Kemudian kami menjelaskan apa yang berikut di sisanya
bab dari laporan ini.

10 Perguruan Tinggi Teknik Terbaik di Dunia Bagian 2 – 5. Universitas California – Berkeley

Seiring dengan banyak disiplin ilmu lainnya, teknik adalah salah satu bidang studi di Universitas di California. UC Berkeley College of Engineering dianggap sebagai salah satu yang terbaik di Amerika Serikat dan dunia. Hal ini sangat terkenal untuk menghasilkan banyak pengusaha sukses. Alumni perguruan tinggi termasuk pendiri dan CEO dari beberapa perusahaan terbesar di dunia seperti Apple, Google, Tesla dan Boeing.

Biaya kuliah untuk program pascasarjana dan sarjana hampir $40,000 USD dan semua penerimaan untuk universitas dilakukan pada bulan Agustus dan September termasuk Januari juga untuk program pascasarjana.

6. Universitas Princeton

Princeton di universitas Ivy League yang berlokasi di Princeton, New Jersey. Fakultas Teknik dan Sains Terapan di universitas ini dikenal membantu mempersiapkan mahasiswanya untuk memberikan kontribusi yang unik. Perguruan tinggi teknik ini berusaha untuk menciptakan profesional yang dapat memecahkan masalah yang memiliki kepentingan luas dalam masyarakat kita.

Biaya kuliah untuk program tingkat sarjana dan pascasarjana hampir $50,000 USD dan penerimaan dilakukan pada bulan Maret untuk mahasiswa sarjana dan September dan Januari untuk mahasiswa pascasarjana.

7. Universitas Columbia

Terletak di kota New York, Universitas Columbia adalah salah satu pusat penelitian terpenting di dunia. Universitas berusaha menarik fakultas dan mahasiswa internasional untuk memfasilitasi pengajaran dan penelitian tentang isu-isu global. Foundation School of Engineering and Applied Science adalah salah satu perguruan tinggi teknik terbaik di dunia. Ini menyediakan lingkungan belajar yang khas yang mendorong siswa untuk belajar dan berinovasi dengan perspektif global.

Biaya kuliah di Columbia dapat mencapai $60,000 USD untuk program sarjana dan pascasarjana. Ada beberapa penerimaan di universitas untuk program master, namun, mahasiswa hanya dapat mendaftar untuk bulan Maret.

8. Institut Teknologi California

Institut Teknologi California, yang dikenal sebagai Caltech adalah salah satu perguruan tinggi teknik terbaik di dunia. Di sini, penelitian, inovasi, dan ROI perguruan tinggi yang baik adalah daya tarik utama bagi banyak siswa. Ini memiliki daftar alumni yang didekorasi dan telah menghasilkan beberapa pemikir paling cerdas di dunia. Caltech juga memiliki fasilitas penelitian skala besar seperti Laboratorium Seismologi serta jaringan global observatorium astronomi seperti Palomar dan W.M. Muntah.

Biaya kuliah untuk program teknik di Caltech berkisar dari $50.000 hingga $55.000 USD. Penerimaan untuk semua program biasanya berlangsung di bulan September dan juga Maret untuk program pascasarjana.

9. Universitas Chicago

Sekolah Teknik Molekuler Pritzker di Universitas Chicago berfokus pada penyediaan solusi baru untuk masalah sosial, termasuk pencarian energi berkelanjutan. Sekolah menyatukan siswa dari berbagai latar belakang belajar dan tumbuh bersama.

Biaya kuliah untuk program sarjana adalah sekitar $57,000 USD dan untuk program pascasarjana adalah $47,000 USD. Maret adalah satu-satunya bulan penerimaan untuk program sarjana sedangkan ada beberapa penerimaan untuk program magister.

10. Universitas Yale

Sekolah Teknik dan Ilmu Terapan Yale adalah pelopor dalam pendidikan teknik lapangan. Perguruan tinggi mempersiapkan siswa untuk menjadi inovator dan ahli di bidang spesialisasi mereka. Siswa mendapatkan kesempatan untuk terlibat dengan proyek-proyek teknik dan mendapatkan pengalaman langsung. Universitas mendorong mereka untuk mencari pendekatan baru untuk memecahkan tantangan terbesar dunia.

Biaya kuliah di Yale untuk program sarjana bisa mencapai sekitar $43,300 USD. Ada beberapa penerimaan untuk program pascasarjana dan hanya satu penerimaan di bulan Maret untuk program sarjana.

10 Perguruan Tinggi Teknik Terbaik di Dunia Bagian 1 – Bidang Teknik terus berkembang dan memiliki aplikasi di semua industri. Oleh karena itu, memilih Teknik sebagai jurusan Anda dan lulus dari institusi terkemuka menjamin ROI yang tinggi.

Teknik adalah pilihan program studi yang populer di kalangan siswa dan memang demikian, karena menawarkan begitu banyak jalan untuk dijelajahi dan dikuasai. Teknik membuka seluruh cakrawala untuk Anda, Anda dapat memilih industri apa pun pilihan Anda dan menciptakan solusi untuk memecahkan masalah di bidang. Namun, memilih perguruan tinggi Teknik yang tepat juga penting. Perguruan tinggi Teknik terbaik menawarkan kurikulum yang mendukung aspirasi Anda dan membuka pintu yang tidak dapat dilakukan oleh tempat lain. Teruslah membaca untuk mengetahui tentang perguruan tinggi Teknik terbaik di dunia, cara mendaftar, tingkat penerimaan mereka, dan banyak lagi!

Tercantum di bawah ini adalah sepuluh perguruan tinggi Teknik terbaik di dunia.

1. Universitas Harvard

Universitas Harvard adalah universitas swasta Ivy League yang berlokasi di Cambridge, Massachusetts, AS. Ini adalah universitas bergengsi dan tempat terbaik untuk menerima pendidikan berkualitas di bidang teknik. Sekolah Teknik dan Ilmu Terapan Harvard John A. Paulson tidak memiliki departemen dan mengikuti metode pengajaran interdisipliner. Sekolah bekerja sama dengan berbagai universitas di seluruh dunia serta dengan pemerintah dan organisasi layanan publik untuk memberikan siswa paparan yang berharga.

Universitas hanya menyelenggarakan dua penerimaan setiap tahun; Maret dan September untuk sarjana dan September dan Januari untuk program pascasarjana. Biaya kuliah berkisar sekitar $50,000 USD.

2. Universitas Stanford

Stanford University adalah lembaga penelitian terkemuka yang menawarkan program sarjana dan pascasarjana di bidang teknik. Stanford School of Engineering telah menjadi yang terdepan dalam inovasi teknologi dan telah memberikan kontribusi besar pada bidang teknologi informasi, kedokteran, komunikasi, dan bisnis.

Biaya kuliah untuk program pascasarjana dan sarjana di bidang teknik berkisar antara $55,000 USD hingga $57,000 USD. Universitas memiliki empat penerimaan dalam setahun – Maret, September, Desember dan Januari.

3. Universitas Cambridge

University of Cambridge adalah salah satu universitas tertua di Inggris. Universitas menawarkan program pascasarjana dan doktor untuk mahasiswa teknik. Ini memiliki lebih dari 25 perguruan tinggi yang berafiliasi dengannya dan mempromosikan kebebasan berpikir dan berekspresi. Seiring dengan menyediakan pendidikan berkualitas, universitas mendorong mahasiswa untuk berpartisipasi dalam olahraga, musik, drama dan kegiatan ko-kurikuler lainnya. Ini juga memberikan dukungan yang kuat untuk peneliti individu serta kelompok penelitian

Biaya kuliah untuk program pascasarjana dan sarjana di bidang teknik berkisar antara £ 25.000 dan £ 30.000. Universitas menyelenggarakan beberapa penerimaan sepanjang tahun untuk program pascasarjana.

4. Institut Teknologi Massachusetts

Massachusetts Institute of Technology adalah salah satu universitas teknik paling terkenal di dunia. MIT School of Engineering adalah sekolah terbesar di MIT dan memiliki misi tunggal mendidik para pemimpin teknik generasi berikutnya. Sekolah ini terdiri dari sekitar 70% dari program sarjana institusi dan 45% dari mahasiswa pascasarjana secara keseluruhan. Fakultas di sini adalah yang terbesar di antara 5 sekolah di MIT dan memimpin lebih dari setengah penelitian di institusi tersebut.

Biaya kuliah untuk program teknik di MIT adalah sekitar $50,000 USD dan Anda dapat mendaftar untuk program sarjana hanya pada bulan Maret. Program pascasarjana, di sisi lain, memiliki 3 penerimaan dalam setahun yaitu Maret, September, dan Januari.

Belajar Mengenai Digital Marketing Bagian 2 – 4. Pemasaran afiliasi

Bagaimana cara pengusaha cerdas mengembangkan bisnis mereka dalam skala besar? Sederhana – dengan menggunakan taktik digital cerdas, salah satunya adalah pemasaran afiliasi. Pemasaran afiliasi adalah cara untuk meningkatkan penjualan bisnis karena menargetkan audiens yang sama dengan merekomendasikan produk kepada orang lain.

Jadi, setiap kali seseorang melakukan pembelian produk Anda melalui tautan dari blog, situs web, atau pos media sosial, itu membuka pintu gerbang ke bisnis Anda untuk menghasilkan lebih banyak.

Manfaat pemasaran afiliasi-

– Ini adalah strategi pemasaran dengan biaya rendah dan risiko rendah.

– Karena Anda memilih afiliasi, Anda dapat memastikan lalu lintas akan terlibat dengan produk Anda.

5. Optimasi Mesin Pencari

Search Engine Optimization (SEO) adalah kunci untuk membuat situs web, halaman, dan blog Anda dioptimalkan untuk hasil pencarian alami di mesin pencari. Ini adalah proses yang mencoba meningkatkan peringkat mesin pencari untuk situs web Anda sehingga muncul di daftar teratas di Google ketika orang membutuhkannya.

Hal-hal yang membuat situs web Anda SEO friendly-

– Menggunakan kata kunci dengan volume pencarian tinggi untuk konten Anda.

– Lihat seberapa cepat situs Anda dimuat, desainnya, dan apakah situs Anda mudah dinavigasi.

– Konten di situs Anda harus memiliki deskripsi dan tag meta.

– Penamaan domain- menggunakan domain root sub-direktori adalah praktik yang lebih baik (misalnya- site.demo.com/sites) daripada (site.demo.com).

6. Pemasaran influencer

Pemasaran influencer adalah cara cerdas lain untuk mendukung produk Anda.

Ini adalah bentuk pemasaran media sosial di mana Anda menjangkau influencer atau organisasi. Apalagi, itu adalah bonus jika mereka memiliki pengetahuan atau pengaruh yang luas di media sosial di bidangnya.

Manfaat pemasaran influencer-

– Meningkatkan kesadaran merek.

– Meningkatkan penjualan.

– Hemat waktu dan hemat biaya.

– Membangun kepercayaan dan meningkatkan kredibilitas merek Anda.

7. Pemasaran mesin pencari

Ini adalah salah satu alat Pemasaran Digital untuk meningkatkan visibilitas produk Anda, terutama melalui iklan berbayar di Hasil Halaman Mesin Pencari (SEPR).

Iklan muncul di lokasi tertentu pada halaman dan diambil berdasarkan kata kunci yang paling banyak dicari. Oleh karena itu, kemungkinan besar dapat diklik.

Manfaat Pemasaran Mesin Pencari-

– Membantu menciptakan kesadaran merek.

– Ini nyata.

– Cepat dan mudah diimplementasikan.

– Ini menarik perhatian audiens target Anda.

8. Pemasaran video sosial

Saat ini, orang menghabiskan berjam-jam untuk mengonsumsi konten di internet, terutama melalui video. Alat pemasaran ini menargetkan audiens yang lebih menyukai konten audio dan visual daripada teks dan infografis.

Ini juga merupakan salah satu teknik pemasaran yang paling dicari, mengingat seberapa luas jangkauan platform media sosial. Dengan melibatkan pemirsa melalui video, merek Anda menjadi dapat dipercaya dan dapat dipercaya.

Beberapa tips untuk pemasaran video sosial adalah-

– Mengoptimalkan semua teks, termasuk keterangan, deskripsi, anotasi, tag, dan judul.

– Sering memposting video dan mengikuti lagu yang sedang tren.

– Menyematkan video ke posting blog Anda dan halaman web yang banyak dilihat.

– Mempromosikan video di sebanyak mungkin platform media sosial.

9. Bayar per klik

Salah satu cara paling efektif untuk mengubah kunjungan ke situs web Anda adalah dengan menggunakan teknik pemasaran bayar per klik (PPC). Di sini, pengiklan membayar sejumlah uang setiap kali salah satu iklan mereka diklik.

Anda dapat mencapai kampanye iklan yang sukses dengan-

– Mengkuratori daftar kata kunci PPC yang relevan.

– Membuat halaman arahan dengan data yang relevan dan ajakan bertindak yang jelas yang disesuaikan dengan kueri penelusuran tertentu.

– Membuat iklan berkualitas desainer yang menarik yang akan memaksa pengguna untuk mengklik.

Belajar Mengenai Digital Marketing Bagian 1 – Tak perlu dikatakan, digitalisasi tidak akan pernah berhenti meningkat. Dari meneliti bahan belajar hingga menemukan resep baru, internet telah memudahkan kita semua untuk menemukan dan mempelajari berbagai hal. Jadi, jika Anda seorang netizen yang paham teknologi dengan minat yang tulus pada dunia digital, maka Pemasaran Digital adalah cara untuk Anda. Kenali semuanya di blog ini!

Karena hampir semua orang saat ini menggunakan media sosial, bisnis lebih memilih untuk mempromosikan pekerjaan mereka secara online. Ini adalah cara termudah untuk mendapatkan klien potensial dan membangun nama merek Anda. Selain itu, berada di domain pemasaran digital terbukti lebih bermanfaat karena Anda dapat menjangkau audiens secara efektif dan dengan tarif yang jauh lebih murah.

Apa itu Pemasaran Digital?

Dengan kata sederhana, Digital Marketing adalah proses menjaga merek, produknya, dan juga ide-idenya tetap relevan di mata pelanggan. Tujuan akhirnya tidak hanya bagi mereka untuk membeli produk Anda, tetapi juga untuk membangun merek mereka dengan cara yang mudah diingat. Dan mereka memanfaatkan teknologi dan internet untuk melakukan itu.

Secara alami, langkah pertama yang dilakukan pemasar digital adalah menangani atau menciptakan kebutuhan audiens. Untuk menjual apa pun, Anda perlu menunjukkan kepada audiens mengapa mereka membutuhkan Anda. Terkadang, mereka tidak membutuhkan produk Anda, oleh karena itu, tugas Andalah yang menciptakan kebutuhan itu.

Alat dan teknologi Pemasaran Digital meliputi pemasaran email, implementasi SEO dan SEM, pemasaran media sosial, pemasaran afiliasi, pemasaran konten, dan juga pemasaran influencer. Mari pelajari lebih lanjut tentang ini secara detail.

Jenis Pemasaran Digital

Berikut adalah 9 cara berbeda untuk memasarkan merek Anda secara digital-

1. Email Pemasaran

Ada banyak saluran dan platform media sosial untuk memasarkan produk Anda, namun pemasaran email adalah salah satu teknik pemasaran yang paling efektif. Melalui pemasaran email, Anda tidak hanya dapat memahami jangkauan audiens yang optimal tetapi juga menganalisis interaksi pelanggan Anda. Selain itu, Anda dapat menggunakan data yang Anda dapatkan dari analitik email untuk membuat keputusan strategis.

Penasaran bagaimana pemasar membuat email mereka lebih menarik? Mari kita lihat-

– Email harus memiliki rasa urgensi tetapi juga tidak terdengar putus asa. Ini agar penerima tahu bahwa waktu hampir habis dan mereka harus mendapatkan penawaran khusus saat tersedia.

– Memberikan sentuhan pribadi pada email dengan menambahkan nama penerima adalah cara yang terbukti untuk meningkatkan rasio buka dan klik-tayang.

– Memungkinkan mereka untuk memilih seberapa sering mereka ingin mendengar dari Anda dapat membantu menjaga beberapa pelanggan email tetap di daftar Anda.

2. Pemasaran konten

Pemasaran konten adalah strategi jangka panjang yang menggunakan penceritaan dan berbagi informasi untuk memasarkan suatu produk. Ini adalah jalan yang bagus untuk orang-orang yang-

– Nikmati mendongeng.

– Suka menulis dan produksi audio/video.

– Memiliki keterampilan strategis dan analitik yang kuat.

3. Pemasaran media sosial

Ini termasuk pemasaran dan analisis strategi konten dan juga mengawasi interaksi perusahaan dengan audiens. Profesi ini mungkin cocok untuk para profesional yang menikmati perpaduan pemikiran kreatif dan lebih memilih pendekatan berbasis data.

Untuk hasil yang efektif, Anda dapat-

– Analisis kinerja dari pos dan lihat apa yang dapat Anda tingkatkan.

– Membangun strategi yang berbeda tergantung pada bagaimana kinerja posting.

– Konsisten dan buat jadwal upload.

– Posting sesering mungkin.

10 Universitas Tertua Yang Ada di Dunia Bagian 2 – #5 University of Paris

University of Paris adalah salah satu universitas tertua di Eropa dan didirikan antara tahun 1160-1250. Pada tahun 1970, Universitas Paris dipecah menjadi 13 lembaga otonom, di mana Universitas Sorbonne dan Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne termasuk yang paling dikenal.

Sering dikenal sebagai ‘la Sorbonne’, universitas ini memiliki reputasi untuk studi humaniora khususnya teologi dan filsafat.

Jumlah siswa – 64.100

Tingkat penerimaan – 65%

Alumni universitas yang terkenal termasuk penulis dan filsuf Voltaire, dan 49 peraih Nobel termasuk Marie dan Pierre Curie!

#6 University of Salamanca

Universitas Salamanca dimulai sebagai Sekolah Katedral pada tahun 1130. Pada tahun 1218, universitas ini memperoleh Piagam Kerajaan dari Yayasan oleh Raja Alfonso.

Juga dikenal sebagai ‘Oxford of Spain,’ universitas negeri ini merupakan pusat penting untuk studi humaniora. University of Salamanca terkenal dengan program studi hukum, ekonomi, dan bahasanya.

Jumlah siswa – 28,000

Tingkat penerimaan – 64%

Akibatnya, ia juga memiliki sejumlah pusat penelitian ilmiah. Seperti Institute of Neuroscience of Castile and Leon, Cancer Research Centre, dan Ultrashort Ultraintense Pulse Lasers Center.

#7 University of Oxford

Dikenal sebagai salah satu universitas paling terkenal dan bergengsi di dunia, Universitas Oxford juga merupakan salah satu universitas tertua di dunia. Meskipun tanggal pasti pendiriannya tidak diketahui, ada bukti pengajaran di universitas tersebut pada awal 1096.

Lembaga swasta ini memiliki sekitar 44 perguruan tinggi dan aula serta sistem perpustakaan yang luas, menawarkan pendidikan berkualitas di berbagai disiplin ilmu.

Jumlah siswa – 23.195

Tingkat penerimaan – 17,5%

Alumni universitas terdiri dari 27 perdana menteri Inggris, 30 pemimpin internasional, dan 29 peraih Nobel. Untuk beberapa nama – Albert Einstein, Adam Smith, Erwin Schroedinger, Stephen Hawking, Margaret Thatcher, J.R.R. Tolkien, Bill Clinton, Oscar Wilde, Hugh Grant, dan Malala Yousafzai.

#8 University of Bologna

University of Bologna adalah universitas tertua yang terus beroperasi di dunia Barat. Universitas adalah hasil dari asosiasi besar mahasiswa asing dan cendekiawan dari kota yang disebut ‘universitas.’ Didirikan pada 1078 dan terdiri dari 11 institusi.

University of Bologna secara historis terkenal dengan pendidikannya tentang kanon dan hukum perdata dan juga memainkan peran penting dalam pengembangan hukum Romawi abad pertengahan. Sampai saat ini, satu-satunya gelar yang ditawarkan di universitas adalah gelar doktor tetapi sekarang ada program untuk semua tingkatan.

Jumlah siswa – 82,363

Tingkat penerimaan – 55-60%

Alumni universitas yang terkenal termasuk perancang busana terkenal, Giorgio Armani, penulis skenario Michelangelo Antonioni, dan direktur opera, Liliana Cavani.

#9 Al-Azhar University

Universitas Al-Azhar didirikan pada tahun 970 di Kairo, Mesir. Ini adalah institusi tertua di Mesir, dan mencapai status universitasnya pada tahun 1961.

Tujuan utama universitas adalah menjadi pusat pembelajaran Islam di mana mahasiswa dapat mempelajari hukum Islam, tata bahasa, logika, dan retorika. Namun, setelah reformasi tahun 1960, fakultas kedokteran dan teknik juga muncul.

Jumlah siswa – Sekitar 2 juta

Tingkat penerimaan – 76%

Alumni universitas yang terkenal termasuk penyair Kuwait, Ahmad Meshari Al-Adwani, Saad Zaghul, yang merupakan pemimpin revolusi 1919 di Mesir, dan Muhammad Ma Jian yang menerjemahkan Al-Qur’an dalam bahasa Cina.

#10 University of Al-Qarawiyyin

Universitas al-Qarawiyyin adalah institusi pendidikan tertua yang terus beroperasi di dunia menurut Guinness World Records. Didirikan oleh Fatima al-Fihiri pada tahun 859, lembaga ini awalnya didirikan sebagai masjid komunitas. Itu menjadi bagian dari sistem universitas negeri modern Maroko pada tahun 1963.

Mata pelajaran yang menjadi fokus di universitas adalah ilmu agama dan hukum Islam dengan penekanan pada tata bahasa/linguistik Arab klasik dan hukum Maliki. Universitas ini menawarkan program diploma sarjana dan sekolah menengah atas kepada lebih dari 8.120 siswa.

Jumlah siswa – 8.120

Tingkat penerimaan – 34%

Alumni universitas yang terkenal termasuk filsuf Muslim Ibn Rusyd, filsuf Yahudi, Maimonides, dan Paus Sylvester II.

10 Universitas Tertua Yang Ada di Dunia Bagian 1 – Konsep pendidikan tinggi telah ada jauh lebih lama dari yang dapat kita bayangkan. Ada universitas di dunia yang telah berfungsi selama lebih dari 1000 tahun! Teruslah membaca untuk mengetahui lebih banyak tentang 10 universitas tertua di dunia.

Bukti pendidikan tinggi formal baru ada pada abad ke-12. Namun, sebagian besar universitas tertua di dunia diyakini telah berdiri jauh sebelum itu. Institusi kuno ini telah teruji oleh waktu dan telah berhasil tetap relevan bahkan hingga hari ini!

Untuk mengikuti perkembangan dunia modern, beberapa universitas ini kini telah dipecah menjadi perguruan tinggi otonom dan mengubah kurikulum mereka sepenuhnya. Belajar di lembaga-lembaga ini tidak hanya akan memberi Anda kesempatan untuk mendapatkan pendidikan yang berkualitas, tetapi juga kesempatan untuk mengalami sejarah dari dekat.

Sebagian besar universitas tertua di dunia terletak di Eropa, khususnya Italia dan juga Prancis, Inggris, dan Spanyol. Tercantum di bawah ini adalah 10 universitas tertua di dunia, dengan rincian tentang jurusan yang mereka tawarkan kepada Anda hari ini.

#1 University of Siena

University of Siena terletak di kota kecil Siena di wilayah Tuscany. Didirikan pada tahun 1240, kota ini terus mendominasi kota dengan membentuk hampir setengah dari total populasi.

Lembaga ini juga didirikan sebagai cara untuk memberikan pendidikan yang independen dari pengaruh Paus. Sekarang, kota Siena sendiri adalah Situs Warisan Dunia UNESCO yang memegang tempat terkemuka dalam budaya dan sejarah abad pertengahan.

Jumlah siswa – 20.000

Tingkat penerimaan – 81%

Universitas-universitas ini adalah indikasi yang jelas tentang seberapa besar kita manusia menghargai pengetahuan. Sementara beberapa universitas tertua dimulai sebagai sekolah agama, ada yang lain mulai bebas dari pengaruh agama atau aristokrat. Tapi ada satu kesamaan dari semua institusi ini mereka berevolusi dan beradaptasi dengan perubahan zaman.

#2 University of Naples Federico II, Italia

Universitas Napoli Federico II didirikan pada 1224 oleh Federick II kaisar Kekaisaran Romawi Suci dan Raja Sisilia. Tujuannya adalah untuk menciptakan sebuah institusi yang bebas dari pengaruh Paus.

Saat ini, universitas memiliki 13 sekolah dengan 82 departemen yang menawarkan kursus sains dan humaniora.

Jumlah siswa – 78,000

Tingkat penerimaan – 66%

Alumni universitas yang terkenal termasuk tiga mantan presiden Italia, teolog Saint Thomas Aquinas, dan Fabrizio Freda.

#3 University of Padua, Italia

Universitas Padua didirikan pada tahun 1222 dan merupakan salah satu universitas paling terkemuka dalam sejarah Eropa.

Universitas dimulai dengan studi hukum dan teologi dan kurikulumnya berkembang untuk memasukkan pendidikan sipil, kanon, astronomi, pertanian, hukum, teknik, kedokteran, politik, dll. Universitas ini memiliki 32 departemen yang diatur ke dalam 8 sekolah yang semuanya memainkan peran penting dalam penelitian ilmiah dan ilmiah.

Jumlah siswa – 60.000

Tingkat penerimaan – 66%

Alumni universitas yang terkenal termasuk astronom terkenal Nicolaus Copernicus.

#4 University of Cambridge

University of Cambridge didirikan pada 1209 oleh sekelompok mahasiswa Oxford. Ini adalah universitas riset publik dan masih memegang tempatnya di antara institusi terbaik di dunia. Perguruan tinggi pertama di Cambridge disebut Peterhouse yang didirikan oleh Uskup Ely. Sejak itu universitas telah berkembang menjadi perguruan tinggi 31 dengan lebih dari 100 departemen akademik yang diselenggarakan di 6 sekolah.

Universitas ini adalah rumah bagi penerbit tertua di dunia dan juga memiliki pers universitas terbesar kedua di dunia. Ini juga mengoperasikan beberapa museum budaya dan ilmiah dan memiliki lebih dari 100 perpustakaan!

Jumlah siswa – 20.000

Tingkat penerimaan – 21%

Alumni universitas yang terkenal termasuk Charles Darwin, Stephen Hawking, David Attenborough, dan 116 peraih Nobel.

6 Tips Meningkatkan Keahlian Bicara Bahasa Inggris – Tidak peduli seberapa banyak Anda menghindarinya, pada titik tertentu dalam hidup Anda, Anda harus berpidato. Dan bahkan jika ada berbagai jenis pidato bahasa Inggris yang dapat Anda buat, semuanya memiliki tujuan yang sama, yaitu berkomunikasi secara efisien dengan audiens Anda dengan baik sehingga Anda memberikan dampak.

Untuk melakukan ini, Anda harus membuat audiens Anda terpikat pada setiap kata yang Anda ucapkan. Selain itu, pidato langsung adalah tentang membangun hubungan yang positif. Audiens Anda harus berhubungan dengan Anda. Tetapi Anda tidak dapat melakukan ini jika Anda tidak memahami siapa audiens Anda dan apa yang mereka cari.

Penasaran bagaimana cara mewujudkannya? Baca terus dan Anda akan mengetahuinya!

1. Apa yang ingin didengar audiens Anda?

Selalu ingat, ciptakan sesuatu yang akan Anda dengarkan.

Pernahkah Anda duduk untuk pidato di mana Anda tidak ingin mendengar apa yang dibicarakan pembicara? Apa yang Anda lakukan dalam situasi seperti itu? Apakah pikiran Anda mengembara? Apakah Anda kembali berpikir kapan mereka akan berhenti atau berhenti berbicara?

2. Tetap pendek dan renyah

Terkadang pidato sangat bagus sehingga Anda merasa orang tersebut dapat berbicara selama berjam-jam dan Anda akan mendengarkan. Tapi apakah Anda benar-benar akan melakukannya? Tidak.

Untuk penilaian, jika Anda telah ditugaskan untuk menyampaikan pidato 5-10 menit, lebih baik untuk memilikinya dekat dengan 5 daripada tanda 10 menit. Alasan untuk ini adalah Anda cenderung membutuhkan waktu lebih lama saat membuat pidato daripada membacanya.

3. Bicaralah dengan pelan dan jelas

Kebanyakan orang berbicara agak cepat dalam kehidupan sehari-hari. Jadi di atas panggung, itu normal jika Anda berbicara lebih cepat dari itu jika Anda gugup. Tapi jujur ​​​​saja, akankah ada yang mengerti pidato bahasa Inggris Anda jika Anda mengoceh? Anda tidak ingin semua usaha Anda sia-sia. Oleh karena itu, berbicara perlahan adalah cara yang bagus untuk menyampaikan pesan Anda.

Untungnya Anda, agak mudah untuk memperbaikinya dengan sedikit latihan dan usaha.

4. Lihat sekeliling ruangan

Jujur saja, kontak mata bisa jadi canggung. Terutama ketika Anda berada di atas panggung berbicara kepada audiens yang besar dengan pidato motivasi.

5. Perhatikan gerakan non-verbal Anda

Ingat – momen nonverbal Anda sama pentingnya dengan pidato Anda sendiri. Mempertahankan kontak mata yang baik dengan audiens Anda akan memberi mereka kesan disapa secara langsung.

Ini kemungkinan besar akan menarik perhatian mereka karena mereka tidak ingin itu terlihat seperti pikiran mereka telah mengembara.

Penting juga bagi Anda untuk mempertahankan postur yang baik saat berbicara. Jaga dagu Anda tetap tinggi, dan bahu Anda ke belakang. Berjalanlah seperti Anda memiliki tempat itu bahkan jika Anda gugup. Orang hanya akan tahu bahwa Anda gugup jika Anda menunjukkannya melalui isyarat nonverbal.

6. Jangan takut akan reaksi yang baik

Jika pidato Anda benar-benar menarik, lucu, dan juga menginspirasi, audiens Anda akan bereaksi terhadapnya. Anda dapat mengharapkan tepuk tangan, tawa, atau bahkan sorak-sorai jika teman Anda adalah bagian dari penonton.

Ini bisa menakutkan karena tidak ada latihan cermin yang dapat mempersiapkan Anda untuk itu. Dan di sinilah bahkan pembicara terbaik pun bisa meraba-raba. Mereka membuat kesalahan dengan meluncurkan langsung ke apa yang akan mereka katakan selanjutnya tanpa menunggu reaksi berakhir.