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Enregistrement W2160627263

A Sociological Analysis of Student-Lecturer Interaction in the Wake of Contemporary University Dynamism

2012· article· en· W2160627263 sur OpenAlexaff
William Boateng

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Applied Sociology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamismInstitutionalisationPedagogySociologyQualitative researchPsychologyHigher educationQuality (philosophy)Medical educationPolitical scienceMedicineSocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fact that effective student-lecturer interaction can impact positively on quality university education has encouraged many universities to embark upon rigorous programs geared towards enhancing such interaction. Many have done so with only the potential benefits in mind, without paying much attention to the contemporary snags surrounding the student-lecturer interaction. This situation is complicated by the recent revelations in the literature indicating a decrease in lecturers time to interact with students outside the classrooms. This paper aimed to provide the foundation towards the institutionalization of systematic plan directed at enhancing the student-lecturer interaction. The qualitative research design was adopted for this study. Fifteen lecturers and twenty former students from government assisted universities in Ghana conveniently participated in the study. Both the former students and the lecturers did agree to the significance of student-lecturer interaction in university education. They however held differing stance when it came down to how such interaction should proceed. They both called for the institutionalization of professional counselling units to help students out with the academic matters outside the classroom teaching. The former students made it clear though that such a move should not be a replacement to student-lecturer interaction, but a supplement to it.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,377 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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