Evaluation on Higher Education Using Data Envelopment Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The goal of higher education is to provide students an equal opportunity to access their education for success. With significant competition within the peer group, potential students look for quality, flexibility, and affordability in the educational environment. In addition, the relationship between students and the institution involves a concentrated and more specific set of expectations. In order to improve students’ academic performance and fulfill individual needs, universities aim to enhance the quality of students’ learning environment and academic achievements. The higher education system relies on efficient operation and strategic planning to fulfill students’ needs through an internal emphasis on institutional performance improvement. A study on measuring the performance of higher education is presented. The research was focused on four-year and above, public and not-for-profit private universities in the southern region (AL, AR, KY, LA, MS, OK, TN, and TX) of the United States. The data includes 270 universities which were obtained from the Institute of Education Sciences, U.S. Department of Education. This study applied the Data Envelopment Analysis (DEA) approach; the purpose is to use a linear programming model to demonstrate a novel benchmarking process of higher education institutional performance and determine an overall benchmark for institutions within each classified group. From the results, suggestions are provided for the general guidance of planners and decision makers in the higher education system.
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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 | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle