Войти
Индекс академической производительности факультета (FSPI ), продукт Academic Analyt ics, это показатель, разработанный для создания эталонных стандартов для измерения академического и научного качества внутри и между США исследовательскими университетами.
Индекс основан на на наборе статистических алгоритмов, разработанных и. Он измеряет годовой объем и влияние научной работы преподавателей в нескольких областях, включая:
Анализ FSPI создает академические области обучения, статистической оценки и рейтинга, основанного 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 по примерно 7 300 докторским программам в более чем 350 университетах США.
В отличие от других ежегодных рейтингов колледжей и университетов, например, США Ежегодный обзор News World Report, FSPI фокусируется на исследовательских учреждениях, определенных в Классификации высших учебных заведений Карнеги. Он основан на подходе, используемом Национальным исследовательским советом США (NRC), который публикует рейтинг американских программ для выпускников примерно каждые десять лет, но при этом основное внимание уделяется предоставлению более часто собираемого набора критериев. измерения, которые не включают качественные и субъективные оценки репутации, одобренные NRC и другими системами ранжирования.
Система оценки университетских программ, которая составляет основу FSPI, была разработана Лоуренсом Мартином и Энтони Олейничаком из Университета Стони Брук. Мартин изучал, говорил и писал о научной продуктивности преподавателей с 1995 года. В течение этого периода был создан и протестирован ряд моделей регрессии на душу населения для конкретных дисциплин, чтобы оценить их точность и возможность прогнозирования академической репутации студентов. факультет докторских программ.
В этих прототипных материалах использовались данные из публикации National Research Council 1995 г. «Continuity and Change» (и последующей публикации данных на компакт-диске), описывающей и оценивающей американский доктор философии. программы по областям. Мартин и Олейничак обнаружили, что репутацию программы (измеряемую научной репутацией преподавателей по результатам опроса, проведенного Национальным исследовательским советом ) можно хорошо спрогнозировать с помощью уравнения регрессии для конкретной дисциплины, полученного из количественной оценки на душу населения. данные, доступные 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 прототипа, 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. Ему не удается 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, связанный с выпуском 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, оцениваются лучше; 3) неудача 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 строгих наук и менее подходят для гуманитарных дисциплин; 6) нетрадиционные публикации, количество которых растет (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.
