Quality Assurance for Online Higher Education Programmes: Design and Validation of an Integrative Assessment Model Applicable to Spanish Universities
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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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 | 0,040 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».