Un approccio di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale all'efficacia istituzionale nell'istruzione superiore

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Titolo originale:

A Machine Learning, Artificial Intelligence Approach to Institutional Effectiveness in Higher Education

Contenuto del libro:

La professione della ricerca istituzionale sta sperimentando molte strategie per valutare l'efficacia delle istituzioni in modo da riflettere la lettera e lo spirito della loro missione, visione e valori unici. Mentre in letteratura è prevalente un approccio di “best practice” alla misurazione e alla valutazione delle funzioni istituzionali, non è emerso un approccio di machine learning che sintetizzi queste parti in un approccio coerente e sinergico.

A Machine Learning, Artificial Intelligence Approach to Institutional Effectiveness in Higher Education presenta un approccio pratico, efficace e sistematico alla misurazione, alla valutazione e alla sensibilizzazione delle prestazioni istituzionali. Sono inclusi strumenti e strategie per misurare e valutare le prestazioni di Curriculum, Apprendimento, Istruzione, Servizi di supporto e Fattibilità dei programmi, oltre a un significativo metodo di scansione ambientale. I dati raccolti in questo sistema sono organizzati in valutazioni dell'efficacia istituzionale attraverso l'applicazione di processi di apprendimento automatico dei dati che creano un modello di intelligenza artificiale delle prestazioni istituzionali effettive a partire dai dati grezzi sulle prestazioni.

Questa intelligenza artificiale viene visualizzata attraverso cinque approcci di sensemaking organizzativo per monitorare, dimostrare e migliorare le prestazioni istituzionali. Pertanto, questo libro fornisce una serie di strumenti che possono essere adottati o adattati alle intenzioni specifiche di qualsiasi istituzione, rendendolo una risorsa inestimabile per gli amministratori, i leader e gli operatori dell'istruzione superiore.