Évaluation de l'efficacité des systèmes d'assurance qualité des collèges québécois : orientations et cadre de référence /
Bibliographic record
Abstract
COMMISSION D'ÉVALUATION DE L'ENSEIGNEMENT COLLÉGIAL. BILAN DE LA PHASE DE VALIDATION -Évaluation de l'efficacité des systèmes d'assurance qualité des collèges québécois, Québec, 2015, 44 p.5. Le comité consultatif était composé de 18 membres provenant du réseau collégial, des universités et du milieu socioéconomique.Les pratiques de la Commission se comparent aux meilleures pratiques des agences d'assurance qualité en enseignement supérieur.L'ÉVALUATION DE L'EFFICACITÉ DES SYSTÈMES D'ASSURANCE QUALITÉ DES COLLÈGES L'assurance qualité d'un point de vue externe Dans le contexte de l'audit, plutôt que d'examiner l'atteinte des objectifs par l'établissement, la Commission, quant à elle, porte un regard sur les moyens pris par ce dernier pour tendre vers l'atteinte de ses objectifs dans une perspective d'amélioration continue.Elle s'intéresse donc à la capacité d'un établissement à atteindre ses objectifs et à réaliser sa mission, ce qui correspond à une conception de la qualité en tant qu'adéquation aux objectifs.Dans ce contexte, le processus d'assurance qualité externe de la Commission vise à évaluer, à partir de critères convenus et prédéfinis, l'efficacité des mécanismes et pratiques d'assurance qualité d'un établissement.Ainsi, l'efficacité d'un mécanisme d'assurance qualité se définit comme sa capacité à assurer l'amélioration continue de la qualité en fonction des objectifs qu'il poursuit.Ultimement, l'efficacité du système d'assurance qualité désigne la capacité du système à garantir l'amélioration continue de la qualité. Révision et actualisation des principaux mécanismes d'assurance qualité
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.031 | 0.067 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".