Determining Critical Success Factors for Quality and Accreditation through Delphi Technique
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
This is an exploratory study which inquires and investigates the difficulties associated with Quality Assurance (QA) and Program Accreditation. The study highlights specific issues faced in the adoption and implementation of QA standards, sub standards and criteria. It identifies a few critical success factors (CSFs) and indigenised QA tools for program accreditation in Saudi Universities. The CSFs include Stakeholders’ involvement, Top management support, orientation of staff with QA processes and standards, defining administrative procedures of accreditation, continuous quality improvement and assimilation of QA processes in day-to-day environment. Concurring with the Saudi Vision 2030 and National Transformation Program 2020, this study took the empirical approach and collected data from documentations and guidelines related to the National mission of QA and Accreditation initiated by agencies like National Centre for Academic Assessment and Accreditation (NCAAA) and Saudi Arabia Quality Framework (SAQF). This study suggests using the Delphi technique to evaluate the current scenario and ensure predictability judgments for a successful implementation of CSFs and best practices. As a group communication technique, the Delphi technique ideally suited this study making use of a group of individuals (e.g Faculty, Assessors) engaging themselves in resolving complex issues through a consensus. The Delphi technique is also indispensably relevant where no historical data exist, as many programs in Saudi universities are still not accredited. Finally, the Delphi Technique is also a method that helps identify risks, reduce bias in the data and estimate the outcome of events, truly representing predictability and versatility. The implications of this study include offering guidelines to programs and institutions undergo an accreditation process, by identifying true CSF and best practices.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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