在审阅由院校研究、评估及规划办公室编制的资料时，请参阅下列术语的定义。术语的定义按字母顺序列出。
这份报告是AB 1417要求为加州大学开发年度绩效报告系统的。ARCC是由加州社区学院校长办公室每年三月制作的。ARCC有7个绩效指标：学生进步和成就率、获得30个以上学分的学生百分比、坚持率、学分职业课程的成功课程完成率、基本技能课程的成功课程完成率、学分基础技能课程的完成率、学分ESL课程的完成率。
基线确立了衡量进展的起点；它是在实施变更之前采取的初步措施，以便可以判断首页变更的效果。然而，重要的是要意识到其他可能影响衡量成功能力的因素。例如，在一个特殊的项目中，参与项目的学生和没有参与项目的学生之间是否存在预先存在的差异？
被称为“罂粟拷贝”的加州社区学院将基本技能定义为“阅读，写作，数学和英语作为第二语言的基础技能，以及学生在大学水平工作中取得成功所必需的学习技能和学习技能。”旨在培养首页技能的课程通常分为大学预科课程、基础技能课程，或者两者兼而有之，可以是学分课程，也可以是非学分课程。”（RP Group, 2007）。基础技能课程不能转学，也不计入学位学分。如果一门课程是学位适用的，它不能是标题5中的基本技能。
基准提供了一个目标或目标——它是我们想要去的地方。例如，询问最好的大学在做什么（例如，实践、政策、流程、项目），并根据首页最佳实践建立期望的标准或目标。然而，在学生人数、学生人口统计、学生准备情况、资源等方面，比较应该是现实的。
校园氛围被定义为“教师、员工、管理人员和学生对个人需求、能力和潜力的尊重程度的当前态度、行为和标准。”（宾夕法尼亚州立大学教授苏珊·兰金）在这一描述中，尊重是最关键的词汇之一。这不仅仅是个人和团体在校园里的经历；首页不同群体和个人之间互动的质量和程度也决定了健康的校园氛围。
聚类分析是将一组对象分配到组（簇）中的任务，以便同一簇中的对象彼此之间比其他簇中的对象更相似。聚类分析本身不是一个特定的算法，而是要解决的一般任务。它可以通过各种算法来实现，首页算法在组成集群的概念以及如何有效地找到它们方面存在很大差异。最常用的是分层聚类和k-means聚类。
人行横道的目的可以用四种方式来定义。当使用两个或多个文件时，它们：1)说明当前策划文件中的目标和目的如何与拟议文件相对应；2)对内容进行比较，找出要集成到单个新文档中的共性，从而减少单个文档中可能出现的冗余；3)说明在制定两个独立文件时的共性，以帮助减少重复规划工作的可能性；4)确定说明文件如何相互支持以允许一致的、集成的计划过程的活动。定义一定义了一份文件如何描绘历史进程的关系。定义二和定义三定义内容分析，定义四定义概念分析。
对于个人来说，文化能力是一种与不同文化背景的人有效互动的能力。文化能力包括四个组成部分：对自身文化世界观的认识，对文化差异的态度，对不同文化实践和世界观的了解，以及跨文化技能。文化能力的发展是一种理解、沟通和有效地与不同文化的人互动的能力。对于组织来说，文化能力是一组行为和政策，通过将有关个人和群体的文化知识整合到政策和实践中，从而提高服务质量，使组织能够在跨文化情况下有效地工作。要具备文化能力，组织应重视多样性，评估文化知识在其实践中的构成程度，并将文化知识纳入其实践和活动中，以便其服务反映所有支持者的不同文化需求。
因变量是你在实验中测量的东西，以及在实验中受到影响的东西。
多样性包括并重视使个人或群体相似或不同的所有特征。广义的定义不仅包括种族、民族和性别，还包括年龄、国籍、宗教、能力、性取向、社会经济地位、教育、婚姻状况、语言和外貌。重视多样性就是欢迎所有个人和团体之间进行坦率和开放的对话。
因变量是你在实验中测量的东西，以及在实验中受到影响的东西。
班级入学总人数。如果一个学生选修了多门课程，那么每门课程的分数都会增加。这是座位数，而不是座位数。
效应大小是效应的大小或大小。统计显著性（例如，p=0.05）仅告诉我们基于某些治疗，两组或更多组之间存在差异。它不能告诉我们差异的大小。为了测量差异的大小，需要计算效应值。效应大小有几种类型。通常用于测量两组之间平均差异的效应大小是标准化平均效应，通常在Cohen's d中报告。
公平是指识别和消除阻碍历史上被边缘化和代表性不足的学生群体充分参与的障碍，其目标是消除首页群体与整个学生群体之间已确定的结果差异。
全职等效教员（FTEF）是一种计算教员负荷的标准化方法。1 FTEF = 15 LHE（相当于课时）。FTEF的计算方法是LHE数除以15:FTEF = LHE数之和/15。例1：一位心理学教师正在教授5门心理学课程。每节课每周上3个小时。FTEF: 3小时/周× 5 = 15 LHE, 15 LHE/15 = 1 FTEF；例2：一位生物系教员正在上4节生物课。每班每周授课3小时，实验2小时。FTEF: 3课时/周× 4 = 12 LHE， 2课时/周× 4 =2 × 0.75 × 4 =6 LHE, (12+6)LHE/15 = 1.2 FTEF
1 FTES =525学时（一名学生每天3小时，每周5天，一学年35周，3x5x35=525）。FTES是国家用来报告学生出勤率的机制，用于分配目的。此度量的计算取决于课程类型。有四种会计方法：每周人口普查（18周课程），每日人口普查（短期课程），积极出勤（警察学院），替代出勤（独立学习/工作经验/远程教育）。每种会计方法使用不同的公式来计算FTES。即积极出勤率课程衡量总实际教学时数÷ 525。每日普查出勤课程（短期课程）计算总接触时数÷ 525。每周人口普查出勤课程（18周课程）计算每周学生接触时数x 17.5 ÷ 525。
包容性是积极的、有意的、持续的与多样性的接触。
自变量是你可以控制的变量，你可以选择和操纵的变量。它通常是你认为会影响因变量的东西。
一个学习社区是两个或更多的教学课程，首页课程是由来自普通学生群体的学生群体联系在一起的。学习型社区也可以针对特殊人群。
学习支持服务为所有希望提高学术经验以准备实现其教育目标的学生提供学习和学习技能资源。首页服务包括一个学术计算机实验室，基础技能，快三彩票平台，辅导中心，写作和阅读中心。
课时当量（LHE）是计算教师负荷的第一步。它标准化了教师授课和实验时间的数量。每周1小时的讲座= 1 LHE；每周1小时的实验= 0.75 LHE。
Mean是平均分。例如，在1到5的范围内，如果在10分中有2人选择答案5,2人选择答案4,3人选择答案3,2人选择答案2,1人选择答案1，则平均值为3.2。[平均值=(5*2)+(4*2)+(3*3)+(2*2)+(1*1))/10]。
中位数是将所有分数完全分成两半的分数。一半的分数高于中位数，一半的分数低于中位数。例如，在1到5的范围内，如果在10分中有2人选择答案5,2人选择答案4,3人选择答案3,2人选择答案2,1人选择答案1，则中位数为3。[5 5 4 4 3中位数3 3 2 2 1]。
A模式是最常出现的分数。该模式确定了大多数人得分的位置。例如，在1到5的范围内，如果10分中有2人选择答案5,3人选择答案4,2人选择答案3,2人选择答案2,1人选择答案1，模式是4，因为选择这个答案的人比选择其他答案的人多。
百分位最常用于确定个体在群体中的相对地位或个体的等级位置。第p个百分位数是这样的数字：p%的数据低于它，（100 - p）%高于它。例如，如果一个分数在第86百分位，它比其他分数的86%高。
坚持度衡量的是学生每学期留在大学的比例。持久性可以从秋季学期到秋季学期（跨越两个学年），或从秋季学期到春季学期（在一个学年内）进行测量。在计算中，第一学期包括在人口普查中注册的任何课程的学生，无论该课程的最终成绩如何。下学期的统计包括那些在人口普查中注册的任何课程的学生，无论他们的成绩如何。坚持率是指下学期注册的学生占第一学期注册的学生的百分比。例如，如果100名学生在秋季学期注册，其中75名学生随后注册了下一个春季学期，那么从秋季到春季的坚持率为75%。如果首页学生中有60人在接下来的秋季学期注册，那么从下降到下降的坚持率是60%。[由RP小组建立的定义，以方便持续的数据分析和与其他加州社区学院的比较]
从环境扫描中分析政治、经济、社会和技术因素，用于帮助战略规划。第一个FCC PEST分析包括了一个额外的因素：教育。PEST分析有助于理解和识别影响学院的因素；有害生物因素基本上是外部的。在SWOT分析之前进行PEST分析，以确定驱动SWOT分析的因素。一个PEST分析模板就是一个有四个象限的盒子。
定性研究涉及对人类行为和支配人类行为的原因的深入理解。与定量研究不同，定性研究依赖于行为各个方面背后的原因。简单地说，它调查决策的原因和方式，而不是定量研究的内容、地点和时间。因此，需要小而集中的样本，而不是大的随机样本，其中定性研究将数据分类为模式，作为组织和报告结果的主要基础。与定量研究完全依赖于对数字或可量化数据的分析不同，定性研究的数据来自许多媒介，如焦点小组、深度访谈、不间断观察、公告栏和人种学参与/观察。
定量研究是指通过统计、数学或计算技术对社会现象进行系统的实证调查。定量研究的目的是发展和运用与现象有关的数学模型、理论和/或假设。测量过程是定量研究的核心，因为它提供了实证观察和定量关系的数学表达之间的基本联系。它的目的是结论性的，因为它试图量化问题，并通过在更大的人群中寻找可预测的结果来了解它的普遍程度，以确定理论的预测性概括是否成立。数据通过各种方式收集，如调查（在线、电话、纸质）、审计、购买点（购买交易）和点击流。
一组数据的范围是最大值和最小值之间的差值。
为了支持组织的目标，组织希望看到回答/研究的研究问题或问题的列表。研究议程根据组织的需要和目标对研究项目和活动进行优先排序。
学生在课程中学习到学期结束，并得到一个分数。分子为成绩为a、B、C、D、F、P （Cr）、NP （NC）的入学人数；分母是在人口普查中登记的人数（得到任何等级）。留校率是指留校学生占在校生总数的百分比。例如，在一个50名学生的班级中，有5名学生在人口普查后退学，保留率为90%。[由RP小组建立的定义，以方便持续的数据分析和与其他加州社区学院的比较]
显著性检验回答了首页问题：研究结果可靠吗？我能对研究结果有信心吗？一个发现的可靠性是通过一个排除过程来建立的；如果你能排除偶然发现的可能性，你就会对发现有信心。显著性的度量是指每100次发现中有多少次是偶然发生的；这种可能性由显著性水平或p值表示。例如，p值为0.03表示该发现在100次中有3次是偶然发生的。要确定一个发现是否具有统计学意义，可以将p值与α水平进行比较，α水平通常设置为0.05，这意味着该发现在100次中有5次是偶然发生的。如果p值小于α水平，则该发现具有统计学意义（p值为0.03小于α水平0.05 =统计学意义）。但是，alpha级别可以根据具体情况设置为不同的值；例如，美国人口普查局在其显著性测试中使用的alpha水平为。1，这意味着结果包括10%被错误识别为显著的风险。请注意，在统计学中，显著性并不意味着人们可能期望的重要或有意义，因此考虑效应大小统计也很重要，以便理解差异的实际重要性。
一个特殊的项目由数量有限的学生组成，他们的目标是从所提供的服务中受益。一个特殊的项目可能有一个学习社区作为一个组成部分。
标准偏差（Standard deviation）衡量每个数字离平均值的平均距离。它是与均值之差平方的平均值。低标准差表明数据点倾向于非常接近平均值；高标准偏差表明数据点分布在很大的值范围内。
学生顺利完成课程（成绩为a、B、C、P (Cr)）。分子为成绩为a、B、C、P （Cr）的入学人数；分母是在人口普查中登记的人数（得到任何等级）。请注意，在人口普查之前辍学的学生不包括在这个计算中。成功率是指成功完成课程的学生占入学总人数的百分比。例如，在一个50名学生的班级中，有30名学生获得a， B， C或P的成绩，成功率为60%。[由RP小组建立的定义，以方便持续的数据分析和与其他加州社区学院的比较]
优势、劣势、机会和威胁的分析。这种分析是审查组织的战略和方向的工具。SWOT分析将因素分为内部（优势和劣势）和外部（机会和威胁）。基于行动的SWOT可以将两者结合起来，考虑针对机会和威胁的优势和劣势。
T检验评估两组的均值是否有统计学差异。单样本t检验将样本均值与基准数据进行比较。（独立或配对）双样本t检验比较两个样本的均值。小p值(<；0.05)表示差异在5%显著性水平上有统计学意义。
入学学生总数。选修多门课程的学生的分数加1。这是学生人数，而不是课程座位数。
加权平均数是一个平均数，其中每个被平均的数量被赋予一个权重。权重决定了每个数量对平均值的相对贡献。例如，给定两节英语课，英语125的平均分是50分，英语126的平均分是90分。英语125班有10名学生，英语126班有90名学生。50分和90分的直接平均值是70分（两级平均值的平均值）。然而，这并不能解释每个班级学生人数的差异。学生平均成绩可以通过班级平均人数除以每班学生人数来计算(10*50+90*90)/(10+90)=86。
每全日制等效教员每周学生接触时数=总教学时数x 525 ÷ 17.5 ÷总教学时数。这一计算衡量的是学生与教师之间联系的效率。较高的结果表明，较少的教学时间为更多的学生提供服务；较低的结果表明服务的学生较少。这一措施必须考虑到类的类型；有些课程必须满足其他要求，降低学生对教师的衡量标准。例如，由于法规限制招生的课程，如护理临床课程（限12名学生），其WSCH将低于使用大型小组教学的课程。
