Development of a Self-Assessment, Performance Measurement and Quality Insurance Repository Case of Two Higher Education Institutions in Morocco
Notice bibliographique
Résumé
The self-assessment repositories are used in a perspective of quality management. They are intended to guide higher education institutions in building their training offer and enable the evaluation and performance measurement based on explicit and consistent objectives. These are essential tools for posterior training evaluation, facilitating a development based on changes affecting the science and socio economic fields.The self-assessment thus enables a diagnosis, and identification of the strengths and possible improvement actions.The purpose of this is to increase the institutional progress capacity and evolution through a self-reflection.In this regard, the aim through this article is the development of a self-assessment repository for the training institutions adapted to the Moroccan higher education specificities. To do this, we first recalled the state of the art in terms of the main standards and benchmarks used as the basis of our research: ISO 29990, ISO 9001, AERES repository, NF Training Service, Aqi- Umed, CTI self-assessment Guide and eduqua Manual 2012. We underlined, then, the self-assessment issues in higher education and the major elements that feed the interest and approach adopted in the case of our study. We presented the proposed repository, including the evaluation axes and criteria, and explained the choice for modifing certain references or criteria related to the particularity of Moroccan context and the appropriate evaluation methodology in order to reach results and thus allow the evaluator to find the required information and help its analysis and objective judgment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».