The Perspectives of Academic Leaders on Positioning Higher Education for the Knowledge Economy in Oman: Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Oman Vision 2040 strives to continue shifting the country from an oil to a non-oil-based economy by emphasizing the value of diversification in HEIs. This study aims to provide in-depth insights into implementing the knowledge economy strategy in Oman's higher education system and uses a case study methodology, draws on thematic analysis, and adopts an interpretive perspective employing semi-structured interviews conducted with the dean, assistant deans, and heads of academic departments. The study manifests a common sense among the academic leaders that espousing the policy of the KE in HE is agreed upon. This approbation of KE is ascribed to the discrepancy between developed and developing countries concerning the reality of the higher education systems and the embedded influence of neoliberalism. The study identifies the four fundamental pillars of KE in HE, whereby the study could interpret the existing educational leadership style undertaken and speculate on its future directions. The research indicates three obstacles facing educational leadership; challenges of practicing leadership, lack sustainable system (within the college), and external factors (beyond the college). It also unveils two significant benefits: preparing students for employment in the private sector will reduce the burden on the government to provide careers. Second, the potential reciprocal gains that are pursued in industry and HEIs through funding research, reviewing curriculum and learning outcomes together, and offering a hands-on approach to tackle challenges confronting the national labor market.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».