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Enregistrement W2232780266 · doi:10.47678/cjhe.v45i4.184917

Efficacy and Impact of Key Performance Indicators as Perceived by Key Informants in Ontario Universities

2015· article· en· W2232780266 sur OpenAlexaffvenueabout
Vivian Chan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Governance and Development
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerformance indicatorAccountabilityHigher educationGovernment (linguistics)Graduation (instrument)Descriptive statisticsBusinessPublic relationsChristian ministryPsychologyPolitical scienceMedical educationMarketingMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ontario Ministry of Education and Training’s Task Force on University Accountability first proposed key performance indicators (KPIs) for colleges and universities in Ontario in the early 1990s. The three main KPIs for Ontario universities are the rates of (1) graduation, (2) employment, and (3) Ontario Student Assistance Program loan default. This exploratory and descriptive study examined the perceptions of 12 key informants from 11 participating universities about the efficacy and effectiveness of these KPIs. The results of this study demonstrate that a clear majority of participants believe these KPIs are not having the intended impact. This paper analyzes the evidence and makes recommendations designed to foster efficient collaboration between stakeholders; it also asks all parties to clarify their goals, agreed expectations, and requirements, in order to develop effective measures of institutional performance and accountability and address the political needs of the government, the universities, and the public.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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