Key Factors for Student Recruitment: The Issue of University Branding
Notice bibliographique
Résumé
Considering the number of universities and the size of the young population targeted for higher education in Turkey, there is an urgent need for further research studies on university branding efforts. The aim of this exploratory research study is to explore specific factors/criteria that Turkish students consider during the process of selecting a graduate degree program at a university in the USA and to contribute to the limited research in the area of university branding. The Analytic Hierarchy Process (AHP), which is a structured technique for analyzing complex, multi-criteria decisions, has been used for this research. Surveys were applied to students in order to discover specific factors/criteria that Turkish students employ during the process of selecting a graduate degree program at a university in the USA. In this study, there are many decision-criterias that need to be taken into consideration and each criterion must be analyzed with respect to a specific university. The in-depth interviews with professors/education counselors, student survey applications, and the analysis of previous stream of related research has led to identification of criterias to be used in the study. Following the pairwise comparisons, a survey has been designed to assess the relative superiority of the 12-criteria in the model. The most prominent criteria during the process of selecting a graduate degree program was reported as “Post Graduation Job and Career Prospects”. The findings of this study can be used to support those who have the intention to develop a successful university brand.
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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 | 0,047 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».