Developing an Instrument and Assessing SDGs Implementation in Indonesian Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to develop instruments to measure the implementation of the Sustainability Development Goals (SDGs) in higher education institutions in Indonesia, focusing on the 17 United Nation's SDGs agendas.Further, the developed instrument was used to evaluate the implementation of SDGs in higher education institutions.Considering the resource limitations in Indonesian higher education institutions, the study aims to identify and prioritize SDGs agendas that are effective and suitable for implementation.Hence, higher education institutions in Indonesia can gradually enhance the implementation of SDGs agendas by prioritizing the most efficient and suitable ones.This study used a quantitative research approach.The sample included 118 private higher education institutions in Indonesia.This study utilized various analysis techniques including exploratory factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA) to assess the validity of the measurement items.The SDGs implementation was evaluated by statistical process control (SPC) analysis and illustrated with Pareto diagrams.The effectiveness of SDGs agendas was examined using an Importance-Performance Map Analysis matrix.The findings demonstrated that the SDGs measurement item accurately evaluated the implementation of SDGs.The overall level of SDGs implementation was determined to be moderate, indicating potential areas for improvement in higher education settings.The study identified 2 the high priority agendas, 13 medium priority agendas and 2 low priority agendas that require immediate attention and improvement.These findings contribute to the existing knowledge on sustainable development and offer valuable insights for policymakers and higher education institutions in Indonesia.The study also emphasizes the importance of standardized sustainability reports to enhance transparency and accountability in the higher education sector.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».