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Scorecard models to evaluate perceived quality of academic teaching

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Scorecard models to evaluate perceived quality of academic teaching
Articolo
rivista STATISTICA & APPLICAZIONI
fascicolo STATISTICA & APPLICAZIONI - 2010 - 2
titolo Scorecard models to evaluate perceived quality of academic teaching
autori


editore Vita e Pensiero
formato Articolo | Pdf
online da 02-2010
issn 18246672 (stampa)
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Promozione valida fino al 02/12/2023
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Ebook in formato Pdf leggibile su questi device:

SUMMARY The aim of this paper is to present a new proposal for the classification of academic institutions in terms of quality of teaching. Our methodological proposal borrows concepts from operational risk, such as scorecard models, employed to assess University performances, on the basis of the perceived quality. We propose to summarize opinion data using new non parametric indexes able to exploit efficiently the ordinal nature of the analyzed variables. Through the application of such indexes we obtain a complete ranking of University courses. Empirical evidence is finally given on the basis of real data from the University of Pavia. Keywords: Evaluation of Academic Teaching, Ratings, Rankings, Heterogeneity/Homogeneity Indexes, Operational Risk Management.
RIASSUNTO L’articolo si propone di illustrare modelli statistici per la valutazione dell’efficacia della qualità della didattica universitaria, secondo la percezione degli studenti. I modelli iniziali di riferimento vengono mutuati dal rischio operativo: è possibile perciò ottenere dei rating riportanti le diverse misure di rischio, dal punto di vista della didattica, in termini di soddisfazione complessiva degli studenti. Questa metodologia prevede l’utilizzo della mediana e dell’indice di Gini. Ulteriori tentativi sono effettuati dall’analisi della letteratura riguardante indici di eterogeneità-concentrazione. Proponiamo poi l’utilizzo di un nuovo indice non parametrico, basato sui quantili e le frequenze in eccesso rispetto alle frequenze cumulate, ed un indice basato sulla funzione di ripartizione. Attraverso l’applicazione a dati provenienti dall’Università di Pavia, abbiamo ottenuto una classificazione dei corsi.

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