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Enregistrement W4379145280 · doi:10.1080/08841241.2023.2219207

Competence-based appraisal of the quality of higher education using the importance-performance (IPMA) analysis

2023· article· en· W4379145280 sur OpenAlex
Matti Haverila, Kai Haverila, Caitlin McLaughlin

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing for HIGHER EDUCATION · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensConcordia UniversityThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmployabilityCompetence (human resources)Higher educationCore competencyService qualityPsychologyQuality (philosophy)Medical educationPerformance appraisalService (business)BusinessKnowledge managementMarketingPedagogyManagementPolitical scienceComputer scienceMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper assesses the importance and performance of education service quality. Career preparation is a key part of the school experience. Thus, the study conducted an importance-performance analysis with career preparation as the key variable of interest. A survey instrument was used to collect responses at a Canadian University (N = 394), and the data were analyzed with PLS-SEM. Findings indicate that assessment and service quality are less critical in developing core competencies (and preparing students for their future careers). Relationship quality, however, is essential in developing these competencies, but the performance was low in the IPMA. Thus, universities should enhance this weakness to improve graduates’ employability. The indicator variable level analysis enables more managerial action. A contribution is made to an understudied area of education research that focuses upon students as the products, not just the customers, of higher educational institutions.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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