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Titre original :
A Machine Learning, Artificial Intelligence Approach to Institutional Effectiveness in Higher Education
Contenu du livre :
Les professionnels de la recherche institutionnelle expérimentent actuellement de nombreuses stratégies pour évaluer l'efficacité institutionnelle d'une manière qui reflète la lettre et l'esprit de leur mission, de leur vision et de leurs valeurs uniques. Alors qu'une approche des « meilleures pratiques » pour la mesure et l'évaluation des fonctions institutionnelles est répandue dans la littérature, une approche d'apprentissage automatique qui synthétise ces parties en une approche cohérente et synergique n'a pas encore vu le jour.
A Machine Learning, Artificial Intelligence Approach to Institutional Effectiveness in Higher Education présente une approche pratique, efficace et systématique de la mesure, de l'évaluation et de la perception des performances institutionnelles. Elle comprend des instruments et des stratégies pour mesurer et évaluer les performances des programmes d'études, de l'apprentissage, de l'enseignement, des services de soutien et de la faisabilité des programmes, ainsi qu'une méthode significative d'analyse de l'environnement. Les données collectées dans ce système sont organisées en évaluations de l'efficacité institutionnelle grâce à l'application de processus d'apprentissage automatique des données qui créent un modèle d'intelligence artificielle de la performance institutionnelle réelle à partir des données de performance brutes.
Cette intelligence artificielle est visualisée par le biais de cinq approches organisationnelles visant à contrôler, démontrer et améliorer la performance institutionnelle. Ce livre fournit donc un ensemble d'outils qui peuvent être adoptés ou adaptés aux intentions spécifiques de toute institution, ce qui en fait une ressource inestimable pour les administrateurs, les dirigeants et les praticiens de l'enseignement supérieur.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781789739008 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2019 |
| Nombre de pages : | 248 |
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