Policy Issues in the Administration of Higher Education in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This paper evaluates policy initiatives in the Nigerian higher educational system with a view to bringing it in linewith good practices. Issues of gender, management/governance, teaching, research and funding were discussed. Thestudy revealed that government’s funding is insufficient to maintain institutional performance because of the policystance of non-payment of tuition fees at undergraduate level. It advocates policy reforms that support cost sharingwith students but with appropriate mix of scholarships to enable students pay prescribed fees. The paper indicatedthat participatory governance is appropriate in administering universities because of its capacity to involve relevantstakeholders in decision-making. The paper highlighted that, teaching and research in Nigerian Universities are notresponsive to employers’ requirements; and new policy initiatives geared towards ameliorating the situation arehampered by shortage of staff, inadequate funding and poor physical facilities. The paper found that genderinequality in higher education is a social problem which has necessitated the creation of centres for mainstreaminggender in the system. The study concluded that for Universities and other higher educational institutions in Nigeria toremain self-reliant, self-steering and able to survive in a competitive world; various higher education policies shouldbe effectively institutionalized and operationalised.
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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 | 0,019 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,025 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».