Exploring the Impact of Performance-Based Funding Policy Reform: The Role of Institutional Research in Supporting Data-Driven Decision-Making
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,088 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,025 |
| Communication savante | 0,037 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».