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Enregistrement W1888696572 · doi:10.47678/cjhe.v45i2.184416

The Problem of First-Year Seminars: Risking Disengagement Through Marketplace Ideals

2015· article· en· W1888696572 sur OpenAlexaffvenue
Sarah Hickinbottom-Brawn, David P. Burns

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisengagement theoryPopularityCurriculumSociologyHigher educationRelation (database)Order (exchange)Public relationsPsychologyPedagogySocial psychologyPolitical scienceLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First-year seminars (FYS) have become increasingly prevalent in North American postsecondary institutions. The popularity of such initiatives owes much to the belief that providing unprepared students general life and academic skills can bolster engagement and thereby improve retention. In this paper we argue that, despite their good intentions, many FYS actually perpetuate the kind of disengagement they were designed to alleviate due to their reliance on a narrow, instrumental view of education. To demonstrate, we briefly outline the history and curricula of the FYS movement to draw attention to its dependence on marketplace ideals, rationales, and strategies. We demonstrate some of the ways this vision of education impoverishes the university experience and suggest that, in order to be robust, FYS must focus first and foremost on cultivating rich understandings of the broader purposes of higher education and its relation to the good life, both for and beyond one’s own fulfillment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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