Investigating Conditions for Student Success at an American University in the Middle East
Notice bibliographique
Résumé
It is of great significance to an institution of higher education to meet its goals and to establish its institutional effectiveness and that it has a framework for discussing its institutional performance results, accordingly this study aims to investigate a) the conditions for student success at the University with respect to the five benchmarks of effective educational practices (Kuh, 2009); b) significant differences in conditions for student success across important student populations (gender, GPA, number of credits completed, and academic year); and c) how do these conditions contribute to outcomes valued by the institution (students’ growth, satisfaction, and recommendation of the University). Responses of 1853 students’ on the College Outcomes Survey (COS) for years 2007-2010 were used to answer the various research questions of the study. COS Items were selected that measured students’ time allocations and engagement in various activities reflecting effective educational practices, in addition to valued outcomes. Data analysis involved first testing the measurement model and estimating overall fit of the data using confirmatory factor analysis (CFA). Descriptive statistics, and correlations were reported for the benchmarks of effective educational practices, and differences in benchmark experiences by subgroup were investigated. Finally, a structural model tested the influence of benchmarks of academic practice on valued outcomes and a regression was conducted to investigate relationship between student activities and the benchmarks. Results revealed good fit of the data for the model, identified University’s performance on benchmarks of effective educational practices and their relationship to outcomes valued by the University. Implications for practice were discussed.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».