MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2810840826 · doi:10.1080/15236803.2007.12001486

Creating an Accelerated Joint BA-MPA Degree Program for Adult Learners

2007· article· en· W2810840826 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer M. Kohler, Robert A. Cropf

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Affairs Education · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDegree programDiversity (politics)Medical educationGraduate degreeProfessional degreePublic relationsOrder (exchange)Quarter (Canadian coin)Political sciencePsychologyBusinessMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increase in the number of adult learners in higher education has been dramatic in recent years. However, traditional MPA programs have done little to attract and accommodate these nontraditional students. This article discusses a collaborative effort between a school for professional studies offering B.A. degrees for adult learners and a department of public policy studies offering a traditional MPA degree to create an accelerated BA-MPA degree. The accelerated degree program was designed to address the need for the undergraduate program to expand its program offerings to include graduate degrees in order to tap an unfilled market. The graduate program wanted to address the need to bolster its enrollment and to increase the diversity of its student body. The article discusses several factors that have contributed to the early success of the accelerated BA-MPA program, including institutional merger, leadership support, market need, internal support, adult student support mechanisms, streamlined application process, and program liaisons. The effort to create a new program and implement it has not been without challenges, however. Chief among these have been cultural and programmatic differences between the collaborating department and the school, including traditional versus nontraditional student populations, undergraduate versus graduate education, a business versus public and nonprofit orientation, and a quarter versus semester format.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,277
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Public Affairs EducationMême sujetEvaluation of Teaching PracticesTravaux en français237 207