論文の概要: Building a consistent system for faculty appraisal using Data Envelopment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06412v1
• Date: Sat, 24 Apr 2021 02:52:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-02 12:58:14.198033
• Title: Building a consistent system for faculty appraisal using Data Envelopment Analysis
• Title（参考訳）: Data Envelopment Analysis を用いた教員評価の一貫したシステムの構築
• Authors: Amar Oukil
• Abstract要約: Data Envelopment Analysis (DEA)は単なる測定手段ではない。 DEAモデルは、決定的な文脈内での民主的な投票のための数学的構造と見なすことができる。 分析の結果は多くのレベルで意思決定プロセスを支援するのに非常に有用であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Data Envelopment Analysis (DEA) appears more than just an instrument of measurement. DEA models can be seen as a mathematical structure for democratic voicing within decisional contexts. Such an important aspect of DEA is enhanced through the performance evaluation of a group of professors in a virtual Business college. We show that the outcomes of the analysis can be very useful to support decision processes at many levels. There are three categories of professors: Assistant professors, Associate professors, and Full professors. The evaluation process of these professors is investigated through two different cases. The first case handles each category of professors as a separate sample representing an independent population. The results show that the mean efficiency scores fall between 0.85 and 0.93 for all professors no matters their category. In spite of enabling more fairness, such an approach suffers from its exclusive character, which is contrary to the democratic spirit of DEA. The second case tries to cope with this deficiency through the assessment of the faculty members as a single sample drawn from the same population, i.e., Assistant professors, Associate professors, and Full professors are treated equally, only on the ground of their respective inputs and outputs, no matters their academic rank. A clear efficiency decline is reported, basically due to the very nature of DEA as a procedure that is more efficiency than output focused.
• Abstract（参考訳）: data envelopment analysis (dea)は単なる測定手段以上のものと思われる。 deaモデルは、決定的文脈における民主的ボイシングの数学的構造と見なすことができる。 このようなDEAの重要な側面は、仮想ビジネスカレッジの教授グループのパフォーマンス評価を通じて強化される。 分析の結果は多くのレベルで意思決定プロセスを支援するのに非常に有用であることを示す。 助教授、助教授、助教授、全教授の3つのカテゴリーがある。 これらの教授の評価過程は2つの異なるケースで調査される。 第1のケースは、独立した人口を表す別個のサンプルとして、教授の各カテゴリを扱う。 その結果,全教授の平均効率得点は0.85から0.93に低下することがわかった。 公平性を高めるにもかかわらず、このようなアプローチはDEAの民主的精神に反する排他的性格に苦しむ。 第2の事例は、同じ人口から抽出された単一のサンプルとして教員の査定により、この欠陥に対処しようとする試みであり、すなわち、助教授、准教授、およびフル教授は、それぞれの入力と出力に基づいて平等に扱われるが、学術的地位は重要ではない。 基本的には、出力集中よりも効率が高い手順としてのDEAの性質が原因で、明確な効率低下が報告されている。

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