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Enregistrement W2803433223 · doi:10.5430/ijhe.v7n3p90

Use of Data Quality Index in Student Feedback for Quality Assurance of Engineering Programmes at the Military Technological College, Muscat, Oman

2018· article· en· W2803433223 sur OpenAlexvenueno aff
Wasi Uz Zaman Khan, Abdullah Ahmed Ali AlAjmi, Sarim Al-Zubaidy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Environments and Student Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationQuality assuranceContext (archaeology)Quality (philosophy)EngineeringHigher educationEngineering educationEngineering managementMedical educationOperations managementMedicinePolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case study was undertaken to assess the effectiveness of the modifications into the engineering programmes adopted by the Military Technological College (MTC) to satisfy the needs of Omani armed forces. It discusses the role of Quality Assurance (QA) in engineering education and accreditation process in the context of four engineering programmes offered by the MTC. The study outlines the steps undertaken by the QA department at the MTC which are practiced by western institutes and universities. This study also included the student feedback as the most important parameter in measuring the effectiveness of modified engineering programmes. Due to low participation rate, the data quality index (DQI) approach was used for assessing the quality of the programme in a military learning environment. The MTC applied its anonymous over sighting the engineering programmes offered by the four engineering departments (Aeronautical, Civil, Marine, and Systems). The Student Evaluation Questionnaire (SEQ) used in the academic years 2014-15 and 2015-16 was modified and the improved version was used in academic year 2016-17. In year 2016-17 a total of 561 students participated online in the SEQ survey. The student’s satisfaction about the module and lecturer with low participation rate was above 50% in most modules which could be misleading. However, after transformation of the data to DQI the student feedback became more representative. On a scale of 0 – 100, a lower DQI value indicated higher student satisfaction. The DQI can be used as an institutional approach for maximum information and assessment of module performance. Out of 43 modules, the students were more satisfied in module MTCA5030 owned and managed by Aeronautical Engineering Dept.; in module MTCC3009 (section 2) owned and managed by Civil Engineering Dept.; in module MTCM5004 owned and managed by Marine Engineering Dept.; and in module MTCS5011 owned and managed by Systems Engineering Dept.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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