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Enregistrement W4394928156 · doi:10.5539/jel.v13n4p168

Optimizing Online Teaching: Total Quality Management in Action for Quality Assurance Measures

2024· article· en· W4394928156 sur OpenAlexvenueno aff
Sun Wei, Guozhen Yin

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJilin Office of Philosophy and Social SciencePeople's Government of Jilin Province
Mots-clésQuality assuranceQuality (philosophy)PsychologyAction (physics)Quality managementMedical educationComputer scienceOperations managementMedicineManagement systemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,386 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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