An Examination of Differences between the Mean Indicator Ratings by Different Stakeholders in Distance Education Programme
Notice bibliographique
Résumé
The continued rapid growth of distance education programmes in higher education has brought concerns regarding how stakeholers perceive quality in distance education. The study examined the differences between the mean indicator ratings by different stakeholders in a distance learning programme. The study adopted a case study research design to collect data from 320 students, 56 facilitators and 24 administrative staff selected randomly from the Institute of Distance Learning, Kwame Nkrumah University of Science and Technology in Ghana. The data collected through questionnaires were analysed using the statistical package for the social sciences (SPSS) software, version 20. Mean indicator rating analysis revealed that students’ highest perception of quality was on support services and the lowest was academic integrity and institutional prestige. Whilst both facilitators and administrators rated support services as the highest, infrastructure scored the lowest. The results of the study therefore, revealed common benchmarks and quality indicator (support services) that all parties deem important in designing, implementing, and evaluating distance education programmes. Respondents noted the lack of appropriate tools and media; unavailability of reliable technology and technological plan; ineffective communication and co-ordination; and, time constraints as some of the quality challenges for distance education at the Institute. The study recommends monitoring and evaluation of service delivery for distance learning programmes to ensure fitness for purpose, value for money and customer satisfaction.
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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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».