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Enregistrement W4415294828 · doi:10.5430/jct.v14n4p26

Faculty Perceptions of the Research-Teaching Nexus in Oman Business School

2025· article· W4415294828 sur OpenAlexvenueno aff
Bashir Ahmad Fida, Umar Ahmed, Shahala Nassim, Sauda Al-Marhoobi, Ibrahim Gambo

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Governance and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNexus (standard)AccreditationEmployabilityMultivariate analysis of varianceHigher educationQuality (philosophy)WorkloadPerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research–teaching nexus (RTN) is a core accreditation requirement of the Oman Authority for Academic Accreditation and Quality Assurance of Education (OAAAQA). Embedding research into teaching enhances educational quality, bridges the gap between theory and practice, and develops students’ critical and analytical skills. This study investigates faculty perceptions and practices of RTN within a business college in Oman. A quantitative research design was employed, using a structured survey administered to academic staff and analyzed through descriptive statistics and a one-way multivariate analysis of variance (MANOVA). Results reveal strong engagement with RTN: 76% of faculty integrate their research, 83% embed external research, 80% involve students in projects, and 79% supervise and provide feedback on theses. Moreover, 92% reported that research keeps them updated on emerging trends, 87% indicated it introduces new insights that enrich teaching, and another 87% affirmed it stimulates pedagogical innovation. Significantly, 97% agreed that RTN directly enhances students’ competencies and employability skills. The MANOVA results indicate a statistically significant multivariate effect on respondents’ perceptions of RTN practices, educational quality, and student skill development. In contrast, neither gender nor teaching experience produced statistically significant differences, suggesting that these demographic variables exert limited influence on how respondents evaluate institutional RTN practices or their associated outcomes. Despite these positive practices, challenges remain, including heavy teaching loads, limited time, and restricted research funding. The study concludes that effective implementation of RTN requires institutional support, workload alignment, and faculty development initiatives. The findings provide practical implications for academic leaders and quality assurance bodies seeking to advance innovation and educational quality 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,369 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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