Making curriculum review accountable – an impact study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper reports on an impact study that aims to evaluate the impact of a curriculum review conducted previously on two courses in an undergraduate programme in a Hong Kong university. These courses are part of a mandatory academic English programme. Students were to take the first course (C1), followed by the second course (C2) to develop their academic English skills. A curriculum review was conducted on these courses earlier on, and interventions were introduced subsequently. This study is a tracer/impact study of the interventions introduced as the quality assurance process within the quality assurance process. Design/methodology/approach Using a mixed-methods approach, this impact study compares the performance of two cohorts of students in C2 who took C1 before (n = 780) and after the interventions (n = 586). To triangulate quantitative data, comments from students who took C2 and teachers (n = 5) who taught both cohorts are used to explore evidence of quality improvement in the C1-C2 alignment. Findings The findings suggest that quality reviews focusing on the alignment and progression of sequential courses have broader implications for ensuring programme coherence than reviews of individual courses. This study highlights the potential value of conducting impact evaluations of such reviews, which can contribute to the development of evidence-based policies in higher education. Research limitations/implications Educational practitioners and researchers are encouraged to undertake impact studies of quality reviews to ensure the accountability and effectiveness of the review processes themselves. Originality/value This study contributes to the existing literature on impact studies regarding quality enhancement 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 | 0,296 | 0,545 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».