The Achievements of Engineering Master’s Coursework Students from Diverse Backgrounds
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to investigate the performance of postgraduate students from various backgrounds on the basis of the following criteria: country, achievements during undergraduate study, English language requirement and previous work experience. The Civil Engineering Master’s Programme was taken as a case study. A data set sourced from students’ application forms and academic record for three consecutive session intakes, 2008/2009, 2009/2010 and 2010/2011, was used. As a measure of the students’ performance, Graduate Cumulative Grade Point Average (GCGPA) was considered as the key performance index. Students from Malaysia (28%), Iran (53%) and Iraq (19%) were chosen because their communities together represent the largest number of students in Malaysia. The mean achievements of the students from Malaysia, Iran and Iraq were comparable (mean GCGPA 3.52–3.60). The largest number of candidates (43.5%) who entered the programme had an Undergraduate Cumulative Grade Point Average (UCGPA) higher than 2.70 but lower than 3.00. The decision to continue the master’s study was most popular with students 1–4 years after graduation. Regarding the extent to which UCGPA contributed towards GCGPA, Malaysian students exhibited a weak relationship but a stronger correlation than the other student groups (r=0.331, p<0.05). For Iranian students, work experience was very significant (r=0.416, p<0.05). The results also indicate that English proficiency affected the performance of the students. The correlation between work experience and GCGPA differed for students with and without TOEFL/IELTS scores. It is hoped that the results of this work can contribute toward a more detailed study for determining the entry requirements of students seeking admission to master’s course programmes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».