Developing and Implementing Effective Faculty Review Processes for Enhanced Performance in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
Regular and effective faculty performance reviews are essential for maintaining high educational standards. When higher education institutions lack effective strategies to develop and implement effective faculty evaluation processes, teaching quality and institutional success are negatively impacted. Grounded in Freeman’s stakeholder theory and the Baldrige Excellence Performance Framework, the purpose of this qualitative single case study was to explore strategies that some leaders of higher education institutions used to develop and implement faculty evaluation processes. The participants in the study were two organizational leaders and two faculty members from a higher education institution in the Atlantic region of Canada, all of whom had relevant knowledge and experience. Data were collected through semistructured interviews, institutional documents, and public sources. Through thematic analysis, eight key themes emerged: (a) inclusive development of evaluation criteria, (b) structured evaluation processes, (c) comprehensive evaluation components, (d) feedback and professional development, (e) leadership and support, (f) transparency and fairness, (g) utilization of evaluation data, and (h) continuous improvement. A key recommendation is for senior leadership to support the institution’s faculty evaluation program and include faculty members throughout the evaluation process. The implications for positive social change include the potential to improve teaching quality, faculty performance, student academic achievements, and financial growth.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».