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Enregistrement W628863073

Accessibility of higher education: socio-economic aspect

2014· article· en· W628863073 sur OpenAlexaboutno aff
Bershadskaya Margarita, Olga Karpenko

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Innovations and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigher educationRanking (information retrieval)InequalityContext (archaeology)EliteStrengths and weaknessesSocial inequalityMass educationPolitical scienceEconomic growthGeographyEconomicsPsychologyMathematicsPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper is devoted to investigation of the problems of inequality in higher education in three main aspects:• Analysis of the results of the global rankings of national educational systems on access to higher education;• The role of mass distance education in promoting equality in higher education;• International university rankings in the context of the development of elite and mass higher education.1. Analysis of the results of two global rankings of national educational systems (by the Canadian researchers Alex Usher, Amy Cervenan, Jon Medow), confirmed the expediency of the two rankings that divide the social and economic aspects of inequality in higher education. To assess Russia's place among 14 countries surveyed, there were determined the approximate values of the indicators of both rankings characterizing the Russian system of higher education: the values of eight indicators for determining affordability, and four indicators for the social aspects of accessibility. When determining the strengths and weaknesses of the Russian higher education system the results of the rankings for each indicator were taken into account.The main results of the assessment of inequality in Russian higher education:• At an estimated assessment Russia refers to one of the least successful countries with the low ranking of the accessibility of higher education (social aspect) and with a relatively good indicator in the ranking of affordability of higher education (financial aspect);• In the final ranking of accessibility (social aspect) Russia occupies one of the last places due to the low rate of social equality in education, which has the maximum weight of the four indicators. The values of Russian indices of three other indicators are relatively high: 3-4th place on the participation of young people in higher education; 4-5th place on the achieved level in higher education of young people; 8th place in gender parity index.2. The case of Russia shows the efficiency of mass distance-teaching University (mega-University) raising equity in access to higher education, including people living in geographically remote areas and socially vulnerable groups of the population (persons with disabilities, prisoners, military personnel etc.). 3. Consideration of methodological bases and the results of five international university rankings (2007-2013) showed:• The role of Webometrics Ranking of World Universities in the assessment of national systems of higher education, taking into account the scale factor and the development of regional universities in the country.• The growth of the network activity of Russian universities, especially regional (in the latest rankings of Webometrics among 3000 world's best universities are universities of all federal districts of Russia).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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