Quality Assurance for Online Higher Education Programmes: Design and Validation of an Integrative Assessment Model Applicable to Spanish Universities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The quality assurance of online Higher Education online programmes is one of the great challenges faced by Spanish universities. Regular assessment of these programmes is essential in order to take actions to improve their quality. The said assessment should be complex and include all of the components of the programme, as well as its planning and implementation stages and its effects. The purpose of this paper is to present a model designed to assess the quality of online Higher Education online programmes that includes the assessment of the quality of the programme itself, as well as its continuous assessment. In order to design the model, the author conducted a bibliographical analysis of different standards, models, and guides developed in Spain and other countries to assess online education. The model was validated by 23 international online education experts. The results of the validation were triangulated with specialized literature, thus allowing the author to make decisions regarding whether to change the model by keeping, reformulating, or removing a dimension or indicator. As a result, two variables, fourteen dimensions, and 81 indicators were obtained. In order to verify the utility of the model it was applied in the assessment of four online programmes. The model guides the persons in charge of the implementation of online programmes and allows to conduct a more comprehensive assessment of the programme in order to discover its strengths and weaknesses, and opportunities for its improvement. The model can be also applied by online programme designers as a guideline for creating other, high quality programmes.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle