Leadership Impact on Lecturer Retention at University Preparation Programs in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Many higher education institutions (HEIs) offer pre-university/foundation programs that help students transition from secondary school to universities, in Malaysia, or around the world. To be globally competitive and meet the needs of students looking to enter world class universities, HEIs in Malaysia often need to employ expatriate lecturers (ELs) (Trembath, 2016). Many ELs choose to depart their institution at the end of their first contract. This can have a negative impact on programs and adds additional recruitment costs to program budgets (Theron et al., 2014). This study’s purpose was to understand the importance of leadership and organizational climate on ELs’ decision to either renew their contract or depart. The objective was to provide the leaders of such programs with insights to help them mitigate the challenges expatriates face and develop a supportive environment that encourages longer-term commitment of lecturers beyond an initial contract.
 A convergent, parallel mixed methods research design was used for this study in which 63 participants completed an online questionnaire. In addition, 31 participants also completed a semi-structured interview. The research population for this study included current and former ELs who have worked at university preparation programs at Malaysian HEIs.
 Five themes that affect EL retention surfaced from the analysis of the qualitative and quantitative data: (a) professional growth and fulfilment, (b) the direct influence of the leader, (c) institutional factors, (d) cultural adjustment factors (Froese, 2012), and (e) country-specific factors. These key factors have influenced the decision making around contract renewal for ELs at Malaysian HEIs.
 Based on the results of this study, The Leadership Model for Expatriate Lecturer Satisfaction and Fulfillment was developed in order to guide program directors in developing a system to foster the conditions that encourage EL retention.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».