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Enregistrement W1895430497 · doi:10.5539/ies.v8n9p25

The Development of Reflective Undergraduate Students: Assessing the Educational Benefits of Reflective Learning Logs in Entrepreneurship Module

2015· article· en· W1895430497 sur OpenAlexvenueno aff
Yeoh Khar Kheng, Sethela June

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentMathematics educationReflection (computer programming)PsychologyCritical thinkingEntrepreneurshipThematic analysisProcess (computing)Data collectionHigher educationReflective writingPedagogyQualitative researchSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to analyze written reflections on learning log of among the third and final year students undertaking an entrepreneurship module. Data was collected in the form of written reflection taken from the learning log of 140 students from 3 classes. At the end of the collection only 136 students’ responses were managed to be collected given 4 students failed to hand in the learning log. A thematic approach was utilized to present the reflections of the students and all data was recorded in a verbatim format. Findings show that most students have never written a reflective log or essay in the formative assessment. As a consequence, they had difficulty in writing the reflection when being requested to do so. This has resulted in their reflection being written descriptively which lacks in critical analysis and deep thinking. The results of this investigation have strongly suggested the need to urgently develop among the students the skills in writing reflectively as they go through the process of higher education which be useful in molding their future professional and entrepreneurial behavior as when they entered the job market which requires a critical reasoning ability. The limitation and future were discussed.

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)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,376 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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