Managing constraints in teaching and learning in higher education in Oman: understanding market orientation and quality service delivery
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
The main thrust of this research is to contribute to theory building in the Theory of Constraints (TOC) in logistics management and its applicability in Oman Higher Education Institutions (referred to as HEI right through), with focus on colleges and universities. One of the two major theories of higher education said a blend of theory and practice was the only way to get quality graduates in HEI. The research will explore gaps in knowledge regarding these theories as a contribution to knowledge. Logistics will be looked at in this research as a support function for marketing strategy. Market orientation is a company philosophy focused on discovering and meeting the needs and desires of company or organizational customers through its products mix, and in this instance HEI will be expected to meet foremost the needs of industry and government as employers of graduated students, then the needs of students and society. Axtell quoting Lombardi argued that the quality of university research drove the quality, breadth, and depth of the undergraduate curriculum and that teaching delivered the state of current knowledge while research pursued knowledge at the boundaries of our current understanding, (Axtell, 2016:3510). Field research would shed light on research-teaching nexus in Oman compared to the GCC and the world at large. This will be an intensive in-depth single case study, with Oman being the case. This research paper focused the management of constraints in higher education teaching and learning in Oman and understanding market orientation and quality service delivery. This paper is constructed from the researcher’s PhD thesis as a way of disseminating critical new knowledge on higher education in Oman and globally, for the betterment and benefit of academia and society.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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