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Enregistrement W2342636463 · doi:10.5539/ies.v9n5p247

Academic Quality Assurance Variables in Nigerian Universities: Exploring Lecturers’ Perception

2016· article· en· W2342636463 sur OpenAlexvenueno aff
Eucharia Obiageli Obiekezie, Regina Idu Ejemot-Nwadiaro, Alexander Essien Timothy, Margaret Essien

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Education and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparabilityQuality assuranceHigher educationMedical educationQuality (philosophy)PsychologyPerceptionDescriptive statisticsCriticismPolitical scienceMedicineBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="apa">The level of job performance, international comparability and competitiveness of Nigerian university graduates are burning issues. Consequently, the academic quality of Nigerian universities has come under severe criticism. Since university lecturers are key players in quality assurance in universities, this study explored their perceptions of variables important to quality assurance in Nigerian universities. Five hundred lecturers from public universities in the South-South geopolitical zone responded to a 25-item survey. Five research questions were framed and descriptive statistics were used in analysing and presenting the data. The result showed that lecturers perceived availability of adequate number of qualified staff, students’ attitude to study, early publication of students’ examination results, availability of well-equipped laboratories and workshops, and funding of tertiary education as the most important variables in academic quality assurance.</p>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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