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Enregistrement W2211619895 · doi:10.5539/ies.v9n1p141

Improving Professional Development System through Quality Assurance Practices in the Universities of Pakistan

2015· article· en· W2211619895 sur OpenAlexvenueno aff
Malik Shahzad Shabbir, Muhammad Ibrahim Khalid, Khuda Bakhsh, Muhammad Naeem Mohsin, Shafqat Rasool, Munira Mohsin

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement Theory and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonprobability samplingWorkloadQuality assuranceMedical educationProfessional developmentFaculty developmentPsychologyHigher educationQuality (philosophy)SociologyManagementPolitical scienceMedicineBusinessPopulationMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rationalization of this research was to investigate about improving professional development system through Quality Assurance Practices (QAP) in the Universities of Pakistan pertaining to the opinions of students, teachers and Directors of Quality Enhancement Cells’ (QEC’s) and to differentiate the ideas of students, teachers and Directors of QECs regarding professional development system as well as offer quality assurance practices in the universities of Pakistan. This study had a quantitative and qualitative research design. This study was conducted on a sample of 28 universities (public and private sector) of Pakistan by using random and purposive sampling techniques. Questionnaires and semi structured interviews were planned to gather information from students, teachers and Directors of QECs related to professional development system about quality assurance practices in the universities of Pakistan. The data was analyzed by using descriptive, inferential statistics and SPSS. The study exposed that students, teachers and Directors of QECs faced a lot of problems without profession development system. Majority of the students’ teachers and Directors’ of QECs opined that mean response value showed that well-defined recruitment criteria for faculty selection was existed well in the universities. Tests and interviewed technique were also used for recruitment of the faculty. Evaluation system of faculty was available to judge the performance of teaching staff. Seminars were held according to the departments and faculty was allowed to participate in the seminars. Departments had collaboration for professional development with other departments in the universities. Faculty was available according to the course workload, and faculty was using teaching methodologies appropriately. Guidance and counseling system partially exists in the universities. Students and teachers responded that salary package was not sufficient for the faculty, need based trainings were not arranged by the universities, regular follow up system of teachers’ performance after training was not done. Performance based incentives system for the faculty was not available in the universities. It was suggested by the students, teachers and Directors of QECs of universities that Quality Assurance Practices (QAP) can be accelerated by thinking the following steps: provision of sufficient salary package need based trainings,, regular follow up system of teachers after training, performance based incentives system should arranged for the faculty.

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)0,005
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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