Creating Core Competencies and Workload-Based Key Outcome Indicators of University Lecturers’ Performance Assessment: Functional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to create and validate the quality of performance assessment using functional analysis. The researchers employed a design-based research method to create core competencies and their workload-based key outcome indicators as a preliminary study encompassing two phases, before formulating a standards-setting appraisal model to assess university lecturers in a public university, Thailand. The researchers began with documentary research to identify core competencies of university lecturers from three clusters of educational programs, namely science and technology, health science, and humanities and social sciences. An innovative prototype of university lecturers’ core competencies was developed based on the obtained results from the first phase. A total of five experts and 17 users participated to validate the quality of the innovative prototype. The preliminary results reveal that there are four core competencies of university lecturers, namely teaching, research, academic service, and preserving arts and culture. Moreover, there are 13 workload-based key outcome indicators and 27 elements that resulted from the four core competencies related to the specific research university in the Thai context. Moreover, the quantitative results of the content validity index from the rating scales of the five experts indicate that the conformity index is 0.78 or higher. However, the qualitative interview results regarding the 17 users from four focus groups imply that there is a gap regarding the accuracy of current performance appraisal between lecturers’ core competencies and their actual workload. Therefore, the dean should make the necessary adjustments based on the context.
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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 | 0,058 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».