A proposed NCAAA-based approach to the self-evaluation of higher education programs for academic accreditation: A comparative study using TOPSIS
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
Quality standards must be fulfilled to satisfy a base level of quality. Despite using this idea as a foundation, evaluations of academic programs still rely on the evaluators' experiences and may differ from one evaluator to the next. As a result, more precise evaluation approaches must be created to ensure quality is accurately reflected. The main goal of this research paper is to propose and evaluate an approach to assessing higher educational programs using the Self-Evaluation Scale (SES) developed by the Saudi National Commission for Academic Accreditation and Evaluation (NCAAA). The proposed approach is a breakdown of the original performance criteria and standards into sub-criteria and elements to ensure the required data quality. The second goal is to compare the NCAAA's original performance criteria and the proposed evaluation sub-criteria. A comparison framework that uses the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is developed. Data from eight programs offered in a Middle Eastern University was used for the application and comparison between the two evaluation approaches. Results show that both approaches provide different quality performance rankings. The proposed approach demonstrated more conservative and accurate overall quality performance ratings, indicating that application decisions for accreditation are affected.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle