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 científica 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, entre ellas:
El análisis del FSPI crea, por campo académico de estudio, una puntuación estadística y una clasificación basada en la puntuación acumulada del profesorado de un programa utilizando estas medidas cuantitativas en comparación con los estándares nacionales dentro de la disciplina en particular. Las puntuaciones de cada programa se pueden combinar para demostrar la calidad del trabajo académico de toda la universidad. Esta información se recopila para más de 230.000 miembros del profesorado que representan 118 disciplinas académicas en aproximadamente 7.300 programas de doctorado en más de 350 universidades de los Estados Unidos.
A diferencia de otras clasificaciones anuales de universidades , como la encuesta anual de US News & World Report , el FSPI se centra en las instituciones de investigación según la definición de 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 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 mayor frecuencia que no incluyen las evaluaciones de reputación cualitativas y subjetivas favorecidas por el NRC y otros sistemas de clasificación.
El sistema de evaluación de programas universitarios que constituye 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, [ vague ] 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 la reputación académica del profesorado de programas de doctorado.
Estos materiales prototipo emplearon datos de la publicación Continuity and Change (Continuidad y cambio) del Consejo Nacional de Investigación de Estados Unidos de 1995 (y la posterior publicación de datos en CD-ROM), que describe y evalúa los programas de doctorado estadounidenses por campo. Martin y Olejniczak descubrieron que la reputación de un programa (medida por la reputación académica del profesorado 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 los datos cuantitativos per cápita disponibles para cada programa (el número de artículos de revistas, citas, subvenciones financiadas por el gobierno federal y premios honoríficos). La reputación se podía predecir con alta significación estadística, pero también eran evidentes desviaciones importantes de la línea de regresión; es decir, algunas escuelas superaban 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 han formado la base sobre la que se desarrolló el Índice FSP.
Al igual que muchos algoritmos de productividad académica, el FSPI tiene fallas importantes. No diferencia adecuadamente entre los campos académicos muy distintos representados en la mayoría de las universidades y colegios y no aplica medidas apropiadas para evaluarlos. Además, se han planteado varias objeciones específicas sobre cómo el FSPI mide la productividad académica. Entre ellas están: 1) ponderación inadecuada -o inconsistente- de la calidad de las revistas en las que aparecen las publicaciones; 2) falta de diferenciación del trabajo involucrado en la producción de diferentes tipos de publicaciones (las publicaciones basadas en fuentes secundarias y las basadas en una investigación tediosa y profunda no están diferenciadas; por lo tanto, los departamentos con muchos miembros de la facultad que escriben mucho pero investigan poco tienen una mejor calificación; 3) falta de diferenciación entre concentraciones académicas de departamentos. Los departamentos con profesores que están más involucrados en investigaciones oscuras y no convencionales son menos citados que los involucrados en áreas de investigación y erudición de moda y convencionales; 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 las disciplinas de ciencias duras y menos apropiados para las disciplinas de humanidades; 6) se ignoran las publicaciones no convencionales, cuyo número va en aumento (por ejemplo, sitios web y publicaciones en línea, producciones de audio y medios); 7) el uso de dichos índices promueve la "investigación y publicación en el índice" con el fin de preservar y ampliar el apoyo de subvenciones universitarias, gubernamentales y privadas, y promover indirectamente la investigación y las publicaciones conservadoras, seguras y convencionales.
A pesar de estas objeciones, hoy en día el producto es utilizado por numerosas universidades. [1]