| المستخلص: |
هذا البحث يضع الخطوط العريضة لنتائج دراسة تستهدف اقتراح أداة إدارية جديدة لتحسين أداء أنظمة ضمان الجودة الداخلية بالتعليم الفني، وتوظيف تحليل البيانات المتداخلة لتقدير مستويات الكفاءة لأقسام كليات الهندسة والحاسبات. وقد تم قياس المدخلات من خلال عدة متغيرات متمثلة في خدمات الدعم الطلابي، وأساليب التعليم والتعلم، والتسهيلات والموارد والإمكانات، والمناهج الدراسية، والإدارة، وتطوير أعضاء هيئة التدريس والعاملين. في حين تم قياس المخرجات من خلال متغيرات نتائج التعلم المستهدفة، وجودة فرص التعلم، وإنجاز الطلاب. وقد تم استخدام تحليل حد الكفاءة للتوصل إلي الأقسام الفنية المؤهلة لتقديم أفضل أداء، ومن خلال المقارنات النسبية بين الأقسام الأخرى وحد الكفاءة تم تحديد الأقسام الفنية التي تحتاج إلي تحسين، وكذلك مقدار التحسين الخاص بكل عنصر من عناصر المدخلات والمخرجات. وأكدت النتائج أن الأداة الإدارية الجديدة يمكنها أن تساعد في تحسين الجودة من خلال القيام بالمقارنة النسبية لعدد من الأقسام المتشابهة في الخصائص والقابلة لإجراء المقارنات. وتوصلت نتائج البحث إلي أن أسلوب تحليل البيانات المتداخلة استطاع أن يحدد المستويات المثلى لأبعاد الجودة، والتي ترتبط مباشرة بمخرجات الأقسام الفنية، وهو ما يمكن أن يساعد في التخصص الأمثل لموارد الجامعة، كما يساعد في تعزيز أنظمة ضمان الجودة الداخلية بالكليات.
This paper outlines the results of a study aimed to propose a new managerial instrument for performance enhancement of internal quality assurance systems and employ Data Envelopment Analysis (DEA) to estimate efficiency scores for technical departments. The input measures are constructed from Student Support, Teach¬ing and Learning Methods, Facilities required for teach¬ing and learning, curriculum, administration, and staff development, whereas the output measures are based on Intended Learning Outcomes (ILOs), quality of learning opportunities, and student achievement. Using frontier analysis, we were able to separate technical departments that might qualify, as good performers, from those who require improvement. A new managerial instrument treats quality enhancement as the relative comparison of a number of comparable Departmental Decision-making Units (DMU's). The evidence suggests that the DEA technique can help achieve national optimal levels of quality dimensions that are directly linked to critical performance outcomes for technical departments. This could imply better allocation by the university of the scarce public financial resources available to higher edu¬cation institutions (HEIs), and enhancement of internal quality assurance systems
|
