Information Literacy Skills: Promoting University Access and Success in the United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
The focus of this research is to assess the level of information literacy (IL) skills required for thetransition-to-university experience across the United Arab Emirates (UAE). This research further seeks toshed light on the IL levels of incoming first-year university students and describe their perceptions of theirIL skills. The research population consisted of first-year students from three private universities in the UAE:G1 from Ajman University of Science and Technology (AUST), G2 from Al Ain University of Science andTechnology (AAU), and G3 from Al Hosn University (AHU). The three groups were recruited fromstudents enrolled in first year general education classes. A total of 90 students were asked to take an ILpre-test to assess the level of IL skills they possessed upon entering university. Because the authors arecurrently teaching at AAU, G2 was trained as part of their first-year research skills course at AAU, whilethe other two groups G1 and G3 did not receive IL training. At the end of the semester, the authors usedpost-testing to determine if IL training helped improve IL skills of the trained participants. The post-testwas given to two groups, including G1, which did not receive any training, and G2, the only trained group.Pre-test results identified a gap between the expectations and existing skills vital for secondary anduniversity-level education in all three groups. The post-test evaluation of skills showed statisticallysignificant increases in all IL assessed competencies. The need for customized curriculum to address the ILdeficits revealed by new students is evident.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».