Академическое влияние ⇐ Васина Википедия

[wiki_en]

«Академическое влияние» — это американская организация, которая предоставляет рейтинги колледжей и университетов | рейтинги колледжей. Он ранжирует колледжи и университеты на основе измеримого академического влияния, а не институционального престижа. Платформа предлагает подход к оценке образования, основанный на данных |

== История ==

Программа Academic Influence была основана в 2020 году Джедом Макоско, доктором философии Калифорнийского университета в Беркли | Беркли и профессором Университета Уэйк Форест.

== Методика ==

Академическое влияние использует систему ранжирования, называемую «Механизм ранжирования влияния», для оценки колледжей и университетов.

== Выдающиеся рейтинги ==

Компания Academic Influence ввела рейтинги в различных областях, в том числе:

* '''Безопасность кампуса''': Университет Пердью | Кампус Университета Пердью в Вест-Лафайете был признан самым безопасным в Америке. Этот рейтинг был основан на таких факторах, как соблюдение Закона Клери, функции безопасности, статистика преступности и услуги психиатрической помощи.
* «Исторически черные колледжи и университеты» (исторически черные колледжи и университеты | HBCU): платформа составила рейтинг 30 лучших HBCU с 2000 по 2020 год, при этом такие учреждения, как Университет Говарда и колледж Спелмана, получили признание за свое влияние. .
* «Технологический прогресс»: Академическое влияние признало такие учреждения, как Массачусетский технологический институт | MIT, Стэнфордский университет | Стэнфорд и Университет Карнеги-Меллон | Карнеги-Меллон, как среди «15 самых технологически передовых колледжей Америки».
* «Свободные искусства и онлайн-программы»: Суортморский колледж был признан лучшим колледжем гуманитарных наук в США по показателю «Концентрированное влияние» организации.
* «Академическое управление»: Платформа представила рейтинг академического управления, оценивающий, как колледжи используют свои ресурсы для достижения академического эффекта. Небольшие учреждения, в том числе несколько HBCU, получили высокие оценки за эффективное использование ограниченных ресурсов, при этом список возглавил Университет Фиск.

== Ограничения ==

Заметным ограничением методологии Academic Influence является ее зависимость от машинного обучения, которое иногда может давать выдающиеся результаты или аномалии. Это требует тщательного мониторинга базы данных платформы для выявления и устранения несоответствий ОД и ИИ.



Подробнее: https://en.wikipedia.org/wiki/Academic_Influence