Development Approach for Quality Assurance in Higher Education on Area-Based and Community based on the Concept of Management of Educational Institution as the World of New Learning to Promote Students’ Living Valuable Lives
Notice bibliographique
Résumé
The misalignment between educational standards and the needs of students and the labor market often results in education that is underutilized. Thus, enhancing quality assurance in education to achieve learning outcomes that improve the value of life is essential for students to lead meaningful lives and attain true success. This study aims to: 1) examine the current and desirable states and priority needs, and 2) proposed development approach for quality assurance in higher education according to Area-Based and Community based on the concept of management of educational institution as the world of new learning to promote students’ living valuable lives. The respondents were 291 participants from 36 institutions. The results indicated that the overall current state is at a moderate level, the overall desirable state is at a high level, and the overall priority needs index (PNIModified=0.236). The proposed approaches are: 1) establishing policies and standards for data in various disciplines, considering societal trends, economy, environment, and other factors, with a focus on goal-orientation and regular updates both quantitatively and qualitatively; 1.1) developing a comprehensive database with national and international interlinks, 1.2) advancing technologies for teaching and learning management with an emphasis on outcomes, self-adaptation, discovery, and creativity, 1.3) fostering knowledge construction with innovative data; 2) formulating pedagogical policies and strategies that cater to students' potential and interests: 2.1) creating integrated trans-disciplinary courses that reflect learning outcomes, 2.2) developing modern learning resources, 2.3) establishing data collection methods for evaluating outcomes, including the progress and success of both teachers and students; 3) setting policies for supervision and monitoring of data management linked to instructional management and research, with a focus on academic integrity and national context: 3.1) developing an integrated data system for knowledge, innovation, and research that highlights the creation of new ideas for career development, 3.2) ensuring data access for discovering methods to improve instructional management, foster creative innovations, and develop positive career attitudes and societal security.
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 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 | 0,019 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».