Curriculum Management and Graduate Programmes’ Viability: The Mediation of Institutional Effectiveness Using PLS-SEM Approach
Notice bibliographique
Résumé
This study used a partial least squares structural equation modelling (PLS-SEM) to estimate curriculum management's direct and indirect effects on university graduate programmes' viability. The study also examined the role of institutional effectiveness in mediating the nexus between the predictor and response variables. This is a correlational study with a factorial research design. The study's participants comprised 149 higher education administrators (23 Faculty Deans and 126 HODs) from two public universities in Nigeria. A structured questionnaire designed by the researchers was used for data collection. The questionnaire was duly validated with an acceptable scale and item content validity indices. The dimensionality of the instrument was determined using exploratory factor analysis (EFA). Convergent validity was based on Average Variance Extracted (AVE), whereas discriminant validity was based on Fornell-Lacker criteria and the Hetero-Trait Mono-Trait (HTMT) ratio. Acceptable composite reliability estimates of internal consistency were reached for the three sub-scales. Following ethical practices, the questionnaire was physically administered to respondents and retrieved afterwards. Smart PLS (version 3.2.9) and SPSS (version 26.0) programs were used for all the statistical analyses. This study uncovered significant direct and direct effects of curriculum management on the viability of graduate programmes. Institutional effectiveness significantly impacted graduate programmes’ viability while mediating the nexus between curriculum management and graduate programmes’ viability. Curriculum management and institutional effectiveness jointly explained a significant proportion of graduate programmes’ viability variance. The result of this study proved that graduate programmes’ viability depends, to a great extent, on how much curriculum is managed and how effective institutions are with their services. The result of this study can enable institutions seeking to run viable graduate programmes to re-evaluate their curriculum management practices and the effectiveness of their services.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».