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Enregistrement W1537197831

An Impossible Dream? The Efficacy of Using Rankings to Improve the Perception of a Non-OECD Country's Educational System.

2008· article· en· W1537197831 sur OpenAlexaboutno aff
Chris J. Foley

Notice bibliographique

RevueCollege and university · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Governance and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigher educationRanking (information retrieval)Context (archaeology)Quality (philosophy)Political scienceRank (graph theory)Value (mathematics)PerceptionMarketingEconomic growthEconomicsBusinessPsychologyGeographyStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rankings have an increasing impact on higher education. Regardless of their true ability to judge a university's success or failure, rankings are used by students, their families, and, increasingly, policy makers to define the quality of institutions. Rankings have gone beyond comparisons among universities within individual countries: Today, they compare universities across geographic regions, and a few rank universities in a global context. This paper reviews the impact of rankings on uni- versities and explores the methodology behind some of the more popular global ranking systems. It then discusses the impact these rankings could have on perceptions of the educa- tion systems of countries not included in the Organi- zation for Economic Coop- eration and Development (OECD) (the assumption being that OECD countries tend to have the longest history of utilizing rankings and of marketing their education systems internally and externally) and explores whether these rankings equally influence the perceptions of OECD and nonOECD educational systems as well as the feasibility of improving the rankings of institutions from non-OECD countries. As a case study, this paper focuses on Chile and discusses the relative value and influence of global rankings in regard to the country's higher education system. THE IMPORTANCE OF RANKINGS TO INSTITUTIONAL IMAGE To the general public and to many policy makers, rankings (or league tables, as they are referred to in the United Kingdom) are synonymous with quality. They are a short-hand method used to assess whether one university is better than another (Sarraf et al. 2005). However, what rankings actually measure is often of a secondary nature to information consumers. Although some semblance of rankings existed in the United States prior to the 20th century, university rankings in a mass fashion began in 1983 with the publication of rankings of U.S. universities in U.S. News & World Report. Since that time, country- or region-specific rankings have been developed in the United Kingdom (The Times, The Guardian), Canada (Maclean's), Asia (Asiaweek), Europe (The Times), China (netbig, Guangdong Institute of Management Science, Research Centre for China Science Evaluation of Wuhan University, The Chinese Universities Alumni Association, the Shanghai Institute of Educational Science), Japan (Asabi Shimbun, Diamond, Kawai-juku, Recruit Ltd.), Germany (che /Stern), Poland (Perspektywy), and Australia (Melbourne Institute, Good Guides) (Liu and Liu 2005; Van Dyke 2005; Yonezawa, Nakatsui and Kobayashi 2002). In addition to rankings developed by magazine publishers, some governments have developed methodologies by which to compare institutions (e.g., Russia, China, and Kazakhstan). The value and impact of rankings vary by constituency and country. Despite dispute over the validity of their methodology (Bowden 2000; Eccles 2002; Sarraf et al. 2005; Turner 2005; Van Dyke 2005), rankings remain popular, and the number of rankings available to the public grows. Though many rankings are constructed with the intention of influencing student choice, their actual influence on students is unclear at best. Their impact on student choice in the United States appears to be minimal (Kinzie et al. 2004), and in the United Kingdom (Eccles 2002) and in Canada, their impact is either puzzling (in the case of larger institutions) or localized to smaller, primarily undergraduate universities (Drewes and Michael 2006). Though it would be inappropriate to extrapolate these findings to all rankings in all contexts, a developing body of evidence indicates that rankings do not have a significant influence on college choice. Nevertheless, rankings in the United States do have an impact on university administrators (Hossler 2001a, 2001b; Kinzie et al. 2004). In the quest to improve the reputations of their institutions, administrators pursue policies intended to improve their institutions' ranking. …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,140
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,245
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1400,245
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0100,015
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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