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Enregistrement W7028464768

Exploring the Impact of Performance-Based Funding Policy Reform: The Role of Institutional Research in Supporting Data-Driven Decision-Making

2021· article· en· W7028464768 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Improvement
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityMandateStrategic planningCorporate governanceStakeholderHigher educationSustainabilityPlan (archaeology)Institutional research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The institutional pressures placed on the Ontario college system, exercised through funding model reform, brought forward organizational challenges difficult for even the most fiscally savvy to navigate. The enrollment corridor mechanism and the expansion of the proportions of the differentiation envelope to create a performance-based grant, implemented via the 2020-25 Strategic Mandate Agreement (SMA3), demonstrate the Provincial Government’s calls for efficiencies and accountability and the alignment of institutional and provincial priorities. Remaining financially sustainable while moving from performance reporting to performance funding and weathering the impacts of the Covid-19 pandemic requires a solid understanding of not only enrollment challenges and opportunities but also data and information used to inform decisions. Institutional Research (IR) units are responsible for providing leaders with data and information for this work. However, access to data and information does not imply their effective use (Marsh et al., 2006), pointing to a gap in data literacy skills amongst higher education leaders (Mathies, 2018). The problem of practice that will be examined is the role of IR in supporting effective data-driven decision-making related to achievement of the College X enrollment and SMA3 priorities. This Organizational Improvement Plan proposes that an existing Strategic Enrollment Management governance structure be leveraged for development and implementation of a group-level capacity building strategy. The planned change is used to inform enhancements to existing data tools and resources responsive to stakeholder needs and mindful of organizational context. The Change Path Model (Cawsey et al., 2016) provides the framework to implement this solution using distributed and adaptive leadership approaches.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,603
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,077 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2021
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