诱导课程负荷矩阵

采用诱导课程负荷矩阵(ICLM)模型确定全日制当量 学生(FTES)在各学院的分布. ICLM使用历史信息 根据学生的专业，预测他们将学习哪些课程. 当前和历史 中检索ICLM报告 制度研究 网站.

下表表示一个示例ICLM报告. 它显示了实际的(不可复制的) 按大学专业划分的人数(左侧一栏). 接下来是实际的FTES 这些学生在每个学院产生. 每行的总和显示了FTES总数 由大学各个学院的专业产生. 每个的总数 栏显示每所学院透过其所提供的课程而产生的外聘员工总数 所有大学的学生.

在本例中，应用科学与艺术学院(ASA)生成了3954个.40 透过提供课程的方式. 在这个数字中，有3039人.生成13个FTES 由CASA自己的学生(自己的专业)和172.由企业产生的全职工作岗位有00个 本专业在校生. 我校教育专业在校生 生成的60.全职教师72人，工程专业64人.42 . FTES等.

就像ICLM显示哪些学生为某所大学产生了FTES一样， 它还可以在未来的计划中预测每个学院所需的FTES 为学生(人数专业)输入. 专业之间的历史关系 和生成的FTES用于预测FTES需求.

以上述数据为例，外籍教师需要在外籍教师中教授5331名外籍教师 专业是3039.13. 同样，CASA的FTES要求教授5032门商科课程 专业是172.00. 这样，FTES就要求在各个学院服务 planned student population (Headcount Majors) in future years can be determined; planned 每个学院的专业是输入，以及每个学院所需的FTES 是输出.