Student Enrollment and Dropout: An Evaluation Study of Diploma in Computer Science and Application Program at Bangladesh Open University
Notice bibliographique
Résumé
<h2><span style="font-size: x-large;">Abstract</span><span style="font-size: x-large;">: </span></h2><p><span style="font-family: Times New Roman;"><span style="font-size: medium;">The aim of this study is to investigate the present status of DCSA program focusing on student enrollment, dropout and completion trends. </span><span style="font-size: medium;"> </span><span style="font-size: medium;">The study tries to explore the factors that attract or pull students to enroll in the program and push them to dropout from the program. Secondary data analysis and interview are used to generate data. Quantitative analysis for the secondary data is used to explore students’ enrollment, dropout and completion trends. Qualitative approach is used to analyze the information generated from key participants’ interviews. The findings of the study reveal that students’ enrollment and completion trends are not at satisfactory level. The push factors identified from the study are mostly extrinsic or institution related. The factors that need to improve are current instructional strategy, timely delivery of learning materials and provide course related information, strengthen the activities of Regional Resource Centers (RRC) and Sub Regional Resource Centers (SRRC). The findings have some policy implications implying that the policy makers of BOU should take into account to improve </span><span style="font-size: medium;">the quality of DCSA program offered by BOU through the delivery mode of ODL.</span></span></p><p> </p>
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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 | 0,025 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».