Motives of Students’ Joining Master Program at Princess Alia University College/Al Balqa Applied University
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at knowing the motives of students’ joining master program at Princess Alia University College/Al Balqa Applied University by the graduate students and a degree of their importance and succession, and to know whether these motives differed according to the variables of gender, specialization, age, and marital status. To achieve this goal, a questionnaire of two parts was developed: the first part consisted of personal information of a subject for the independent variables (gender, specialization, age, and marital status). The second part consisted of 25 items distributed on the following five fields: scientific motive, professional motive, psychological motive, social motive and economical motive with five items for each field. The questionnaire was applied on a study sample of 100 male and female students after having acceptable values of validity and reliability. The date was statistically analyzed by using means, standard deviations, T-test, and one way ANOVA. The results of the study showed that: Motives behind students’ joining master program were in descending sequence: scientific, professional, psychological, economic and social. There were statistically significant differences at (a<=0.01) between the means of the motives, due to students’ gender, in the field of psychology for female and in the field of social motive (a<=0.05) for females. There were no statistically significant differences at (a<=0.05) between the means of the motives, due to age, specialization and marital status. The study recommended that Al Balqa Applied University should take in mind motives of students’ joining master program by choosing the appropriate programs to develop and improve current programs for master in order to evaluate their level of knowledge and behavior.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».