Degree-completion opportunities for ontario college students: a framework for understanding and facilitating college university collaboration: a college perspective
Notice bibliographique
Résumé
This descriptive, qualitative study examines the contextual, institutional, and leadership factors that influence collaboration between colleges and universities and explores what might be done to facilitate the development of collaborative programs between the colleges and universities in Ontario. Using a collaborative model identified by Couture, Delong and Wideman (1999), this study focused on degree-completion programs as the only type of college university collaborative program that builds on a previously earned community college diploma, does not have university entrance requirements and is common to both the Colleges' of Applied Arts and Technology collaborations with universities inside and outside of the province. Individuals within the Ontario community college system who had been involved in developing degree-completion programs with Canadian universities were interviewed. It is their personal “stories” about their collaborative experiences with universities and a review of the literature on leadership that provided the basis for this research. The study found leadership to be an important factor in college university collaboration and reinforced the need for “missionaries” on both sides. Successful collaboration seemed to have more to do with the leadership skills and abilities of the individuals involved in the process and their desire to create a more seamless system of education that provides students with ongoing opportunities including pursuing degree credentials, than it had to do with formalized management responsibilities or policies within the institutions. A better understanding of college university collaboration in Ontario puts government officials and postsecondary leaders alike, including administrators and educators, in a stronger position to positively impact future college university collaborative efforts in this province.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».