Optimizing Online Teaching: Total Quality Management in Action for Quality Assurance Measures
Notice bibliographique
Résumé
The large-scale online teaching amid the pandemic triggered increasing concern over online teaching management and quality assurance. Take the theory of Total Quality Management (TQM) as guidance, a Chinese higher education institution (CHEI) built a multi-level, multi-link, and multi-dimensional teaching quality monitoring system (Online Teaching Quality Assurance Measures) with full participation, whole process, and all-round development by innovating teaching quality management and monitoring mechanism, aiming to ensure the continuous improvement of talent training quality to realize the sustainable development of application-oriented undergraduate universities with quality improvement as the core. The effectiveness of online teaching quality was demonstrated through the Questionnaire of Student Evaluation of Online Teaching Faculty and students’ academic performance (GPA) before and after the implementation of Online Teaching Quality Assurance Measures, guided by the principles of Total Quality Management theory. The results indicated that Online Teaching Quality Assurance Measures have a series of positive effects on online teaching in CHEI, and systematically guide online instructors as evidenced by outstanding ratings and feedback in course evaluations and students’ academic performance. This study also revealed that CHEI’s online teaching is facing some challenges, especially in the effort to promote learning interaction and teaching cooperation. The study underscored the importance of continuous improvement and provided some interventions in enhancing online educational practices, aligning with TQM principles. The findings are expected to make an important contribution to the field of online teaching quality management in higher education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».