Factor Analysis to Explore the Indicators of Quality Assurance Mechanism on Higher Educational Institutions in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
The study aims to gauge the effectiveness of Quality Assurance Mechanism (QAM) and its impact on quality of education in Higher Education Institutions in Pakistan. In this study, a comprehensive survey was conducted, through a well-structured questionnaire, to collect essential data from the respondents. A total of 300 teachers of 5 private and 5 public sector universities were participated in the study. The Cronbach’s alpha reliability value is found to be almost 0.80 for all construct of the instrument in this study. An independent t- test was carried out to reveal the significant difference among private and public sector universities in terms of quality of education. The p-value (significance value) of this test in each construct indicates that there is significant difference among private and public sector universities regarding quality assurance practices. Furthermore, the multivariate statistical tool “Exploratory Factor Analysis (EFA)” was used to explore the underlying pattern of the public and private sector universities data. Finally, four factors emerged in the data whose eigen value are greater than one. Factors emerges in public sector universities data represents teacher’s satisfaction and combination of budget allocation and funding while factors that emerges on private sector universities are the combination of globalization, ranking and adequate funding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».