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Enregistrement W2303583515

Is a first year multi-activity orientation program effective at developing relationships between students, their peers, staff and faculty?

2016· article· en· W2303583515 sur OpenAlexaboutno aff
Natalie D. Heeney, Jess C. Dixon, Adriana M. Duquette, Tiffany Martindale, David M. Andrews

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling Practices and Supervision
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrientation (vector space)Medical educationFaculty developmentPsychologyProfessional developmentPedagogyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT First year orientation activities at post-secondary institutions serve the purpose of facilitating peer-to-peer and peer-to-instructor relationships [1,2]. It has been shown that the creation of these relationships is positively correlated with increased student retention rates [2-4]. Several studies have evaluated activities pertaining to outdoor/physical education, small focus groups, program and faculty information sessions, and facility orientation to try and determine which are most effective in increasing student outcomes [1-4]. However, little research has been conducted to date regarding the evaluation and effectiveness of multi-activity programs. Therefore, the primary purpose of this study is to assess the effectiveness of first year orientation activities (e.g., peer mentoring, outdoor team building) in an Ontario university Kinesiology program for developing relationships between first year students and others within the department. It is hoped that by improving these relationships, there will be an associated long term increase in academic achievement and retention rates. Each winter semester over the next five years, first year undergraduate students will complete an online survey regarding their orientation experiences from the previous fall. The survey will ask students to reflect on their first year orientation experiences and provide feedback on how effective they thought each activity was at orienting them to the campus, developing relationships among their peers, staff and faculty, and other success criteria. Quantitative results will be summarized using descriptive statistics and stratified based on factors such as year and sex. Qualitative responses will be assessed using open and axial coding techniques using QSR Nvivo software. The results of these analyses will be used to modify orientation activities in future years, with the intent of improving relationships between students, staff, and faculty on a continual basis. The first set of analyzed data regarding Fall 2015 orientation will be available at the time of UWill Discover in March. REFERENCES [1] Bell, B. J. (2006). Wilderness orientation: Exploring the relationship between college preorientation programs and social support. Journal of Experiential Education, 29(2), 145-167. [2] Power, R. K., Miles, B., Peruzzi, A., & Voerman, A. (2011). Building bridges: A practical guide to developing and implementing a subject-specific peer-to-peer academic mentoring program for first-year higher education students. Asian Social Science, 7(11), 75-80. [3] Price, D. V., & Lee, M. (2005). Learning communities and student success in postsecondary education [PDF]. New York City: MDRC. [4] Wolfe, B. D., & Kay, G. (2001). Perceived impact of an outdoor orientation program for first-year university students. Journal of Experiential Education, 34(1), 19-34.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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