Library Instruction and Academic Success: A Mixed-Methods Assessment of a Library Instruction Program
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives – This study examines the connection between student academic success and information literacy instruction. Locally, it allowed librarians to ascertain the institution’s saturation rate for information literacy instruction and identify academic programs not utilizing library instruction services. In a broader application, it provides an argument for a tiered program of information literacy instruction and offers student perspectives on improving a library instruction program. Methods – Focus groups with 15 graduating seniors, all of whom had attended at least one library instruction session, discussed student experiences and preferences regarding library instruction. An analysis of 4,489 academic transcripts of graduating seniors identified differences in grade point average (GPA) between students with different levels of library instruction. Results – Students value library instruction for orientation purposes as beginning students, and specialized, discipline-specific library instruction in upper-level courses. There is a statistically significant difference in GPA between graduating seniors who had library instruction in upper-level courses (defined in this study as post-freshman-level) and those who did not. Conclusions – Library instruction seems to make the most difference to student success when it is repeated at different levels in the university curriculum, especially when it is offered in upper-level courses. Instruction librarians should differentiate between lower-division and upper-division learning objectives for students in order to create a more cohesive and non-repetitive information literacy curriculum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».