PL EN


2014 | 274 | 6 | 123-145
Article title

Decyzje konsumentów na rynku edukacji wyższej na przykładzie wyboru wykładowców przez studentów Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie

Content
Title variants
EN
Decision Consumers’ on the Market for Higher Education as Exemplified by How Students Choose Their Lecturers at the Warsaw School of Economics
Languages of publication
PL
Abstracts
EN
The author sets out to identify factors and methods that can support students in the process of choosing lecturers (utility maximization) for bachelor­‑level courses at the Warsaw School of Economics. The paper describes four strategies used by students based on fear, field of study, scholarships and recruitment. The key point of the research was to analyze preferences before and after institutional changes at the university. The empirical part of the research provides an analysis based on descriptive statistics as well as mixed, logit, probit, linear and Poisson models, multinomial logit models and Quinlan’s algorithm (C 4.5). The data for the research were provided by the Warsaw School of Economics’ IT center. The accuracy of the forecasts (comparison of actual and predicted values) ranges between 66% and 88%, in most cases exceeding 72%, Ziółkowski says. The author concludes that the research enabled him to identify methods that can optimize students’ decision­‑making processes and at the same time help the university redesign some of its courses to better meet the needs of students and produce job‑ready graduates.
PL
Celem opisanego badania było zidentyfikowanie czynników i metod, które będą skutecznie wspierały studentów w podejmowaniu decyzji o wyborze prowadzących wykłady (przy maksymalizacji ich użyteczności) na studiach I stopnia w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie (SGH). Autor omawia cztery strategie zachowań studenckich: stypendialną, strachu, kierunkową i rekrutacji. Istotnym punktem badania była analiza preferencji przed i po wprowadzeniu zmian instytucjonalnych na uczelni (dotyczących ­m.­in. programu nauczania oraz procesu deklaracji wyboru wykładowców poprzez Wirtualny Dziekanat1). W części empirycznej wykorzystano: statystyki opisowe, modele mieszane, logitowe, probitowe, quasi­‑dwumianowe, regresję liniową, Poissona, wielomianową regresję logistyczną i algorytm C4.5 Quinlana. Do pracy wykorzystano dane Centrum Informatycznego SGH. Trafność prognoz (oceniania poprzez analizę wartości prognozowanych i rzeczywistych) przygotowanych modeli wahała się pomiędzy 66 a 88% (większość z nich stanowiła ponad 72%). Na podstawie badania stwierdzono, że istnieją metody analityczne mogące pomóc studentowi w optymalizacji decyzji wyboru wykładowców tak, aby maksymalizował on swoją użyteczność. Jednocześnie wskazano, że te metody mogą wesprzeć uczelnię przy przygotowywaniu oferty dydaktycznej (wiedza na temat popytu i podaży).
Year
Volume
274
Issue
6
Pages
123-145
Physical description
Dates
published
2014-12-31
Contributors
References
Document Type
Publication order reference
Identifiers
YADDA identifier
bwmeta1.element.doi-10_33119_GN_100897
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.