El Índice de Productividad Académica de la Facultad ( FSPI ), un producto de Academic Analytics, es una métrica diseñada para crear estándares de referencia para la medición de la calidad académica y académica dentro y entre las universidades de investigación de los Estados Unidos .
El índice se basa en un conjunto de algoritmos estadísticos desarrollados por Lawrence B. Martin y Anthony Olejniczak. Mide la cantidad anual y el impacto del trabajo académico de los profesores en varias áreas, que incluyen:
El análisis FSPI crea, por campo académico de estudio, una puntuación estadística y una clasificación basada en la puntuación acumulada de los profesores de un programa utilizando estas medidas cuantitativas en comparación con los estándares nacionales dentro de la disciplina particular. Luego, las puntuaciones de los programas individuales se pueden combinar para demostrar la calidad del trabajo académico de toda la universidad. Esta información se recopila para más de 230.000 profesores que representan 118 disciplinas académicas en aproximadamente 7.300 doctorados. programas en más de 350 universidades en los Estados Unidos.
A diferencia de otras clasificaciones anuales de colegios y universidades , por ejemplo , la encuesta anual US News & World Report , la FSPI se centra en instituciones de investigación según lo define la Clasificación Carnegie de Instituciones de Educación Superior . Se basa en el enfoque utilizado por el Consejo Nacional de Investigación de los Estados Unidos (NRC), que publica una clasificación de los programas de posgrado con sede en los EE. UU. aproximadamente cada diez años, pero se centra en proporcionar un conjunto de mediciones de referencia recopiladas con más frecuencia que no incluyen la Evaluaciones de reputación cualitativas y subjetivas favorecidas por la NRC y otros sistemas de clasificación.
El sistema para evaluar programas universitarios que forma la base del FSPI fue desarrollado por Lawrence Martin y Anthony Olejniczak de la Universidad Stony Brook . Martin había estado estudiando, hablando y escribiendo sobre la productividad académica del profesorado desde 1995. Durante ese período, [ vago ] se creó y probó una serie de modelos de regresión per cápita específicos de cada disciplina para evaluar su precisión y la viabilidad de predecir el rendimiento académico. reputación del cuerpo docente de los programas de doctorado.
Estos materiales prototipo emplearon datos de la publicación Continuity and Change de 1995 del Consejo Nacional de Investigación (y la posterior publicación de datos en CD-ROM), que describen y evalúan los Ph.D. programas por campo. Martin y Olejniczak descubrieron que la reputación de un programa (medida por la reputación académica de los profesores a partir de una encuesta realizada por el Consejo Nacional de Investigación ) se podía predecir bien utilizando una ecuación de regresión específica de la disciplina derivada de datos cuantitativos per cápita disponibles para cada programa ( el número de artículos de revistas, citas, subvenciones financiadas con fondos federales y premios honoríficos). La reputación se pudo predecir con una alta significación estadística, pero también fueron evidentes desviaciones importantes de la línea de regresión; es decir, algunas escuelas estaban superando su reputación, mientras que otras tenían un rendimiento inferior. Los materiales prototipo basados en este método y los datos del estudio del NRC de 1995 se presentaron posteriormente en numerosas conferencias académicas entre 1996 y 2004 y formaron la base sobre la cual se desarrolló el Índice FSP.
Como muchos algoritmos de productividad académica, el FSPI tiene fallas importantes. No diferencia adecuadamente ni aplica medidas apropiadas para evaluar los muy distintos campos académicos representados en la mayoría de los colegios y universidades. Además, se han planteado una serie de objeciones específicas sobre cómo el FSPI mide la productividad académica. Entre ellos se encuentran: 1) ponderación inadecuada—o inconsistente—de la calidad de las revistas en las que aparecen las publicaciones; 2) no diferenciar el trabajo involucrado en la producción de diferentes tipos de publicaciones (las publicaciones basadas en fuentes secundarias y aquellas basadas en investigaciones tediosas y profundas no se diferencian; por lo tanto, los departamentos con muchos miembros del profesorado que escriben mucho pero investigan poco están mejor calificados; 3) fracaso para diferenciar entre concentraciones académicas de departamentos. Los departamentos con profesores que están más involucrados en investigaciones oscuras y no convencionales son menos citados que aquellos involucrados en áreas de investigación y erudición convencionales y de moda; 4) los índices de citas, ampliamente utilizados en los índices de productividad académica, no miden las citas en libros; 5) los índices de citas son más apropiados para disciplinas de ciencias duras y menos apropiados para disciplinas de humanidades; 6) se ignoran las publicaciones no convencionales, cuyo número está aumentando (por ejemplo, sitios web y publicaciones en línea, producciones de audio y medios); 7) el uso de dichos índices promueve la "investigación y publicación según el índice" con el fin de preservar y ampliar el apoyo de subvenciones universitarias, gubernamentales y privadas, e indirectamente promover investigaciones y publicaciones conservadoras, seguras y convencionales.
A pesar de estas objeciones, hoy en día el producto es utilizado por numerosas universidades. [1]