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Enregistrement W196990054

Institutional Resource Allocation, Student Engagement, and Student Satisfaction at Ontario Universities

2010· book-chapter· en· W196990054 sur OpenAlexaboutno aff
Alana Jayne Malik

Notice bibliographique

RevueScholarWorks@BGSU (Bowling Green State University) · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStudent engagementHigher educationReport cardPer capitaMedical educationExtant taxonMultilevel modelDescriptive statisticsGlobeInstitutionPsychologyPolitical scienceSociologyPedagogyMedicineComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the relationship between institutional expenditures in student services, levels of student engagement, and measures of student satisfaction across 18 (out of 19) universities in the Province of Ontario, Canada. Information regarding these variables for each institution was assembled from four extant datasets: (a) the 2006 Common University Dataset of Ontario; (b) the 2006 COFO-UO Financial Report of Ontario Universities; (c) the 2006 National Survey of Student Engagement; and (d) the 2007 Toronto Globe and Mail University Report Card. Indices of student engagement included the benchmarks of academic challenge, active and collaborative learning, student interactions with faculty, enriching educational experiences, and supportive educational environments. The core research question pursued was whether higher per capita expenditures in student services predicted higher levels of student engagement and greater degrees of student satisfaction with various aspects of the university experience among graduates. Descriptive statistics were used to generate and compare demographic profiles of each university within a framework of institutional types. Among the universities sampled, eight were categorized as primarily undergraduate, five comprehensive, and five medical/doctoral institutions. Correlational techniques and hierarchical multiple regression analyses were applied to the data for purposes of assessing relationships between the sets of variables embedded in the research question. Correlational analyses yielded significant inverse relationships between per capita expenditures in student services and only select benchmarks of student engagement, relative to active and collaborative learning and student interactions with faculty. Strong positive correlations also were observed between multiple measures of student satisfaction and student engagement benchmarks of enriching educational experiences and supportive campus environments. Regression analyses did not sustain per capita expenditures in student services as a significant predictor of the student engagement or student satisfaction outcomes. However this study did find that select student engagement benchmarks, especially those items related to student-faculty interaction and supportive campus environments, predicted significantly measures of student satisfaction. Consideration was given to implications of these data for post-secondary policies and practices in Ontario, as well as suggestions for future research on the topic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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