Implementing Quality Assurance in Saudi Arabia: A Comparison between the MESO and the MICRO Levels at PSU
Notice bibliographique
Résumé
Quality assurance in higher education remains to be one of the most prominent fields of research at the present. In the Saudi Arabian higher education institutions (HEIs), quality assurance is a relatively new concept and Saudi universities seem not to effectively implement quality assurance caused by the certain obstacles. As such, there are two objectives to be addressed; first, to explore the current quality assurance mechanisms. Second, to identify factors that enhances or hinder the effectiveness of the internal quality assurance system in Saudi Arabian HEIs. A case study involving Prince Sultan University was used to examine these questions. Data was collected using semi-structured interviews with both meso and micro levels, as well as document analysis and observation. A grounded theory approach based on that advocated by Strauss and Corbin was taken to analysis the data. The findings of this study support the perceived use of many different standards based evaluative processes, which provide feedback from the various stakeholder perspectives. The findings also demonstrate perceived supportive factors of the commitment/support of leadership and management, awareness and orientation of employees/faculty. In addition, the findings also report that/faculty resistance and infrastructure limitations focused on financial and human capital constraints were perceived as inhibitive factors to QA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».