Formulating Social Security Policy Models for Higher Education: A Funding Transformation for Inclusive and Sustainable Higher Education Access
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to formulate social security policy models for higher education financing to transform access into a more inclusive and sustainable system.Employing an integrative literature review method, this research critically analyzes policies and synthesizes findings from scholarly articles, government documents, and international reports.Inclusion criteria focused on studies addressing higher education funding mechanisms, social security integration, and comparative international financing models.The results indicate that while Indonesia has established an Education Endowment Fund valued at IDR 156 trillion, its current utilization is limited to 7-8%, covering only about 1 million students per year, leaving a significant accessibility gap for approximately 3 million potential students.The study reveals persistent challenges in equity, governance transparency, and fiscal sustainability.To address these gaps, the research proposes a comprehensive framework comprising three models: 1) an equitable revolving fund model using income-contingent student loans to ensure sustainable funding and minimize fiscal dependency; 2) a high-talented person scholarship model to strategically invest in exceptional individuals and prevent brain drain; and 3) an Educational Savings Model integrated with social security contributions (BPJS), empowering families to systematically prepare for higher education costs.Quantitatively, these models are projected to increase Indonesia's Gross Participation Rate (GPR) in higher education by at least 4% annually, surpassing the current growth rate of only 2% per year.The findings emphasize that transitioning to a social security-based higher education financing ecosystem enhances intergenerational equity, reduces long-term fiscal risk, and fosters national competitiveness.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».