Индекс академической производительности факультетов ( FSPI ), продукт Academic Analytics , представляет собой метрику, предназначенную для создания эталонных стандартов для измерения академического и научного качества в исследовательских университетах США и между ними .
Индекс основан на наборе статистических алгоритмов, разработанных Лоуренсом Б. Мартином и Энтони Олейничаком . Он измеряет годовой объем и влияние научной работы преподавателей в нескольких областях, в том числе:
- Публикации (сколько книг и рецензируемых журнальных статей было опубликовано и какая доля преподавателей вовлечена в публикационную деятельность?)
- Цитирование журнальных публикаций (кто ссылается на эти журнальные статьи в последующей работе?)
- Федеральное финансирование исследований (какие и сколько проектов были признаны достаточно ценными, чтобы получить федеральные доллары, и на каком уровне финансирования?)
- Награды и награды (ключевой показатель инновационного мышления и / или академических достижений, которые повлияли на дисциплину в течение определенного периода)
Анализ FSPI создает статистический балл и рейтинг по академическим областям обучения, основанный на совокупной оценке преподавателей программы с использованием этих количественных показателей по сравнению с национальными стандартами в рамках конкретной дисциплины. Затем баллы по отдельным программам можно объединить, чтобы продемонстрировать качество научной работы всего университета. Эта информация собрана для более чем 230 000 преподавателей, представляющих 118 академических дисциплин и примерно 7300 докторов наук. программы в более чем 350 университетах США.
Рейтинговый подход
В отличие от других ежегодных рейтингов колледжей и университетов , например , ежегодного обзора US News & World Report , FSPI фокусируется на исследовательских учреждениях, как это определено Классификацией высших учебных заведений Карнеги . Он основан на подходе, используемом Национальным исследовательским советом США (NRC), который публикует рейтинг программ для выпускников в США примерно каждые десять лет, но фокусируется на предоставлении более часто собираемого набора контрольных измерений, которые не включают качественные и субъективные оценки репутации, одобренные NRC и другими рейтинговыми системами.
История
Система оценки университетских программ, лежащая в основе FSPI, была разработана Лоуренсом Мартином и Энтони Олейничаком из Университета Стоуни-Брук . Мартин изучал, говорил и писал о научной продуктивности преподавателей с 1995 года. В течение этого периода была создана [ расплывчатая ] серия регрессионных моделей для конкретных дисциплин на душу населения, которые были протестированы для оценки их точности и возможности прогнозирования академической успеваемости. репутация факультета докторских программ.
В этих прототипных материалах использовались данные из публикации « Continuity and Change», опубликованной Национальным исследовательским советом (1995 г.) (и последующей публикации данных на компакт-диске), в которой описывается и оценивается американский доктор философии. программы по областям. Мартин и Олейничак обнаружили, что репутацию программы (измеряемую научной репутацией преподавателей из опроса, проведенного Национальным исследовательским советом ) можно хорошо спрогнозировать с помощью уравнения регрессии для конкретной дисциплины, полученного на основе количественных данных на душу населения, доступных для каждой программы ( количество журнальных статей, цитирований, федеральных грантов и почетных наград). Репутацию можно было предсказать с высокой статистической значимостью, но также были очевидны важные отклонения от линии регрессии; иными словами, одни школы показали лучшую репутацию, а другие - отстают. Материалы-прототипы, основанные на этом методе, и данные исследования NRC 1995 года были впоследствии представлены на многочисленных научных конференциях с 1996 по 2004 год и легли в основу, на которой был разработан Индекс FSP.
К сожалению, как и многие алгоритмы академической продуктивности, FSPI не лишен серьезных недостатков. Он не может адекватно дифференцировать и применять соответствующие меры для оценки очень разных академических областей, представленных в большинстве колледжей и университетов. Более того, был выдвинут ряд конкретных возражений по поводу того, как FSPI измеряет научную продуктивность. Среди них: 1) неадекватная или непоследовательная оценка качества журналов, в которых появляются публикации; 2) неспособность дифференцировать труд, задействованный в создании различных типов публикаций (публикации, основанные на вторичных источниках, и публикации, основанные на утомительных и глубоких исследованиях, не дифференцируются - следовательно, факультеты с большим количеством преподавателей, которые много пишут, но мало исследуют, получают более высокую оценку; различать научные концентрации отделов. Кафедры с профессорско-преподавательским составом, которые больше занимаются малоизвестными, неосновными исследованиями, менее цитируются, чем те, которые занимаются модными, основными областями исследований и стипендий; 4) индексы цитирования, широко используемые в индексах научной продуктивности, не измеряют цитирование в книгах; 5) индексы цитируемости больше подходят для дисциплин строгого естествознания и менее подходят для гуманитарных дисциплин; 6) нетрадиционные публикации, количество которых увеличивается (например, веб-сайты и онлайн-публикации, аудио- и медиапродукция), игнорируются; 7) использование таких индексов способствует «исследованиям и публикации в индексе» с целью сохранения и увеличения поддержки университетов, правительства и частных грантов, а также косвенно продвигает консервативные, безопасные, основные исследования и публикации.
Несмотря на эти возражения, сегодня продукт используется во многих университетах. [1]
Рекомендации
- ^ Список клиентов Academic Analytics, заархивированный 13 мая 2008 г. на Wayback Machine
Внешние ссылки
- «Топ 50»
- «Новый стандарт измерения докторских программ», Пайпер Фогг, Хроника высшего образования , 12 января 2007 г. ( [1] )
- «Насколько продуктивны ваши программы?», Скотт Ящик, Inside Higher Education , 25 января 2006 г. ( http://www.insidehighered.com/news/2006/01/25/analytics )
- «На пути к лучшему способу оценки исследовательских докторских программ: краткое изложение», Джоан Лорден и Лоуренс Мартин, позиционный документ Совета NASULG по исследовательской политике и последипломному образованию ( [2] )
- Веб-сайт Academic Analytics
- «Государственные университеты теряют почву под ногами?», Inside Higher Education , 14 марта 2007 г. ( http://www.insidehighered.com/news/2007/03/14/analytics )