Benchmarking the habits and behaviours of successful students: A case study of academic-business collaboration
Notice bibliographique
Résumé
<p>Student success and retention is a primary goal of higher education institutions across the world. The cost of student failure and dropout in higher education is multifaceted including, amongst other things, the loss of revenue, prestige, and stakeholder trust for both institutions and students. Interventions to address this are complex and varied. While the dominant thrust has been to investigate academic and non-academic risk factors thus applying a “risk” lens, equal attention should be given to exploring the characteristics of successful students which expands the focus to include “requirements for success”.</p><p>Based on a socio-critical model for understanding of student success and retention, the University of South Africa (Unisa) initiated a pilot project to benchmark successful students’ habits and behaviours using a tool employed in business settings, namely Shadowmatch®.</p><p>The original focus was on finding a theoretically valid measured for habits and behaviours to examine the critical aspect of student agency in the social critical model. Although this was not the focus of the pilot, concerns regarding using a commercial tool in an academic setting overshadowed the process. This paper provides insights into how academic-business collaboration could allow an institution to be more dynamic and flexible in supporting its student population.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,014 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».