Han har fått specialutbildning i kvalitetsledarskap vid LSI Corporation och fått en utmärkelse LSI Corporation Worldwide Operations Review 1999 för sina betydande bidrag till kvalitetsförbättringssystemen. På LSI Wajid var PE ansvarig för den världsberömda APPLE IPOD 2000-2001 processor WW kvalificering / produktion. Wajid har under årens lopp lett flera projekt relaterade till effektivisering av verksamheten med utnyttjande av toppmodern teknik och digitala system. Detta har gett honom stor erfarenhet av att arbeta med ISO-standardkvalitetssystem. Han är specialist på ABET-ackrediteringsförfaranden och utsågs av dekanen för teknik, KFUPM, Hafr Al Batin campus för att leda det intensiva arbetet med att förbereda EEET-programmet för ABET Utvärderare Team webbplatsbesök 2013. EEET fick utmärkta kommentarer för det visningsmaterial som presenterades av Dr. Subal Sarkar ABET team ordförande som lyckades slutföras av Wajid. Han har undervisat i flera kurser om elektronik, mikroprocessorer, elektriska kretsar, digital elektronik och instrumentering. Han har genomfört flera workshops på IU campus och eslewhere på Outcome Assessment best practices, OBE, EvalTools R 6 för fakulteten, E-inlärning med EvalTools R 6 för studenter, ABET ackrediteringsprocessen. Han är medlem i SAP Community, ISO 9001, Senior Member IEEE, IEEE Qatar, ASEE och REED LEP professionals International & Middle East. Dr Fong K. Mak P.E., Gannon University Abstract: Denna forskning refererar till tidigare arbete som visar att den största drivkraften för resultatbedömningsinitiativ inom tekniska institutioner har varit regionala och specialiserade ackrediteringsstandarder. Kontinuerlig kvalitetsförbättring och ackrediteringsbaserad verksamhet vid olika tekniska institutioner förblir som relativt isolerade processer, med realistiska kontinuerliga kvalitetsförbättringar som bibehåller minimal hänvisning till bedömningsdata för läranderesultat som mäts för ackreditering. Bristen på användning av digital teknik och lämpliga metoder som stöder automatiseringen av resultatbedömningar förvärrar ytterligare denna situation. Dessutom är de uppgifter om läranderesultat som de flesta institutioner mäter sällan indelade i alla tre områden i Blooms reviderade taxonomi och motsvarande kategorier av lärandenivåer. Allmänt institutioner klassificera kurser i ett program läroplan i tre nivåer: inledande, förstärkt och behärskande. Utfallsbedömningsdata mäts för masternivåkurser för att effektivisera den dokumentation och de insatser som krävs för en effektiv programutvärdering. En stor nackdel med detta tillvägagångssätt är att det inte underlättar tidig sanering av prestandafel eftersom nödvändig information om bristfälliga undervisnings- och inlärningsmekanismer endast mäts för kurser på masternivå. En helhetssyn för kontinuerlig kvalitetsförbättring av akademiskt lärande skulle kräva en systematisk mätning av resultatindikatorer inom alla tre områden och deras motsvarande kategorier av lärandenivåer för alla kursnivåer i ett visst programs läroplan. I denna forskning presenterar vi en innovativ metodik för utvärdering av ingenjörsprogram som använder sig av betydande anpassning som implementerats i en webbaserad programvara, EvalTools® 6. Unika läroplansbedömningar som implementerar vetenskaplig konstruktiv anpassning används för mätning av specifika prestandaindikatorer relaterade till ABET studentresultat. Prestandaindikatorerna klassificeras enligt de tre områdena i Blooms reviderade taxonomi och motsvarande kategorier av lärandenivåer. Slutvärden för ABET studentresultat som används som prestationsindex i programtermgranskningar erhålls baserat på beräkningar som tillämpar en intelligent viktad medelvärdesalgoritm på tillhörande prestationsindikatorer. Vikterna är relaterade till de numeriska talen av resultatindikatorer som uppmätts för de olika utbildningsnivåerna för vart och ett av de tre områdena på flera kursnivåer. Analytisk information om de resultatindikatorer som uppmätts för flera kursnivåer, deras fördelning inom vart och ett av inlärningsområdena och motsvarande kategorier av lärandenivåer ger värdefull information som hjälper till att identifiera specifika områden för förbättring av utbildningsprocessen.
Slutligen är EvalTools detaljerad i REF som ett webbaserat verktyg för att implementera specifika resultatindikatorer på kursnivå snarare än programnivå för att uppfylla kraven i ABET.
Engineering Program Evaluations Based on Automated Measurement of Performance Indicators Data Classified into Cognitive, Affective, and Psychomotor Learning Domains of the Revised Bloom's Taxonomy
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology']}