Does Class Attendance Predict Academic Performance in First Year Psychology Tutorials?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>Student absenteeism is common across universities. Learning through attending lectures and tutorials is still expected in our technological age, though there are major changes in how information in lectures and tutorials can be transmitted via the use of iLearn and related packages, by video streaming of classes and by online technology generally. Consequently, availability of these supplementary resources and, in general terms, the issue of physical absence from classes, raises the question of whether missing class impacts on student learning. Does it matter if students attend classes or not? The aim of the current study was to assess whether student attendance in tutorials in first year subjects in psychology was associated with academic performance, that is, was attendance linked with improved performance? We took data from tutor held records on attendance and on results for article review assignments and laboratory reports for a total of 383 students who completed introductory psychology courses in classes over the years 2012-2015. The hypothesis that class attendance and performance would be significantly related was supported in 13 of the 14 class relationships examined separately, and, in the class that was the exception the correlation was in the expected direction. These results suggest that attending class continues to have a positive impact on student learning in this technological age. The limitations of the current study are discussed as are implications regarding instructor resource applications and/or compulsory class attendance policies.</p>
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle