A Study of the Factors and Conditions Associated with Graduate Enrollment Management Practitioners’ Participation in Professional Development
Notice bibliographique
Résumé
This investigation was designed to determine the factors and conditions associated with graduate enrollment management practitioners’ participation in professional development (PD) activities. The sample consisted of members of a professional association, the National Association of Graduate Admissions Professionals (NAGAP), focused solely on supporting graduate enrollment managers and related staff, whose patterns of involvement in various PD events for the previous five years were classified as low or inconsistent. In an effort to identify member preferences, as well as characteristics associated with PD activities, the investigator sought to provide information useful to developing future PD programs for NAGAP. An electronic quantitative instrument, the Professional Development in Graduate Enrollment Management (PDGEM) survey, consisted of closed‐ended questions related to PD grouped under the following headings: Demographic Information, Support for and Knowledge of Professional Development Activities, Attitudes and Beliefs about Professional Development: Individual and Institutional, Components of Professional Development in Graduate Enrollment Management, Professional Development Plans, Participation and Involvement in NAGAP Professional Development Activities, Other Organizations’ Professional Development, and Professional Development Overall. It was disseminated to 1,461 members of NAGAP, with a return rate of 163 (11%). Descriptive and linear regression analyses were conducted in order to discern (1) the frequency of participation in PD and (2) the demographic and other variables predictive of participation in PD. The study's findings revealed that about one‐quarter of the respondents participated regularly in NAGAP‐sponsored PD and that the involvement levels of the remainder of the membership were inconsistent. Additionally, on‐site activities were favored over online, content relevance greatly influenced whether practitioners participated, and member interest in conducting academic research was low. Cost was also a primary factor in determining participation in professional development.
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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 | 0,003 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».