Rethinking dropout in online higher education: The case of the Universitat Oberta de Catalunya
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>In recent years, several studies have been carried out into the reasons why students drop out of online higher education, following the rise in the relative weight of this form of education. However, more effort has gone into analyzing the causes of this phenomenon than into trying to characterize students who drop out, that is defining what a dropout student is. But obtaining a proper definition of dropout is just as important as describing its causes. It also appears that the definition of dropout is very sensitive to context. As one of the main findings of this article, we reach a pure empirical definition, at a programme level, of students who drop out of an online higher education context with non-mandatory enrollment. This definition is based on the probability of students not continuing a specific academic programme following several consecutive semesters of “theoretical break”, and is highly adaptable to institutions offering distance education with no permanence requirements, that is ones offering the possibility of taking breaks. Our findings show that there are differences regarding the number of consecutive semesters that define dropout depending on whether the programme requires previous experience or not. Additionally, we observe significant differences in the dropout rate between specific programmes, as well as a higher level of dropout in the first semesters. Analyzing the reasons behind these facts should help higher education institutions to make more sound and efficient decisions.</p>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle