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Enregistrement W2177146871 · doi:10.5539/ies.v8n12p241

A Management Strategy for the Improvement of Private Universities Lecturers’ Professional Competences

2015· article· en· W2177146871 sur OpenAlexvenueno aff
Mimin Emi Suhaemi, Nur Aedi

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Communication Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfessional developmentCompetence (human resources)PsychologyHigher educationPedagogySWOT analysisMedical educationPublic relationsSociologyPolitical scienceBusinessMedicineMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lecturers are professional educators and scientists whose main job is to transform, develop, and disseminate knowledge, technology, and art through education, research and community services. As professionals, in Indonesia, lecturers are expected to possess pedagogic, personal, social, and professional competences. However, in reality, the professional competences of private university lecturers are still low. It has been established that the masterly of learning materials, the understanding of the pedagogic content and substance, and the use of appropriate teaching and learning methodologies are still low. Thus, the present study aimed to reveal, explain, and find a model of management which can better improve services in the private universities across Indonesia, especially, the improvement of lecturers’ professional competences. The research employed a descriptive-analytic method, which aimed to reveal current events that impact positively on the improvement of private university lecturers’ professional competences. This research, has revealed that the policies of lecturer planning and preparation by teacher training institutions are still weak and less concerned with the aspect of needs assessment or mapping; lecturer competence development has not been handled sufficiently thus, ignoring the stduents needs; the management strategy of lecturers’ competence improvement has not been well-coordinated; the management aspect as well as lecturer continuous professional development has failed to consider reward and punishment, hence affecting lecturer competences. In the effort for further clarification, SWOT analysis was applied which also revealed that among the factors supporting lecturer development was the high motivation and othe inner personal factors. This means there should be special strategies of management development that positively influence lecturer professional competences and quality.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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