Bridging the Gap: Understanding the Differing Research Expectations of First-Year Students and Professor
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
Objective: This study sought to better understand the research expectations of first-year students upon beginning university study, and how these expectations differed from those of their professors. Most academic librarians observe that the research expectations of these two groups differ considerably and being able to articulate where these differences are greatest may help us provided more focused instruction, and allow us to work more effectively with professors and student support services. Methods: 317 first-year undergraduate students and 75 professors at Mount Saint Vincent University in Halifax, NS were surveyed to determine what they each expected of first-year student research. Students were surveyed on the first day of term so as to best understand their research expectations as they transitioned from high school to university. Results: The gulf between student and professor research expectations was found to be considerable, especially in areas such as time required for reading and research, and the resources necessary to do research. While students rated their preparedness for university as high, they also had high expectations related to their ability to use non-academic sources. Not unexpectedly, the majority of professors believed that students are not prepared to do university-level research, they do not take enough responsibility for their own learning, they should use more academic research sources, and read twice as much as students believe they should. Conclusions: By better understanding differing research expectations, students can be guided very early in their studies about appropriate academic research practices, and librarians and professors can provide students with improved research instruction. Strategies for working with students, professors and the university community are discussed.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,442 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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