The effectiveness of peer mentoring in promoting a positive transition to higher education for first-year undergraduate students: a mixed methods systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The global transfer of nursing and midwifery education to higher education institutes has led to student nurses and midwives experiencing challenges previously faced by traditional third-level students, including isolation, loneliness, financial difficulties and academic pressure. These challenges can contribute to increased stress and anxiety levels which may be detrimental to the successful transition to higher education, thus leading to an increase in attrition rates. Peer mentoring as an intervention has been suggested to be effective in supporting students in the transition to third-level education through enhancing a sense of belongingness and improving student satisfaction, engagement and retention rates. This proposed systematic review aims to determine the effectiveness of peer mentoring in enhancing levels of student engagement, sense of belonging and overall satisfaction of first-year undergraduate students following transition into higher education. METHODS: MEDLINE, Web of Knowledge, ProQuest, Embase, CINAHL, ERIC, PsycINFO and CENTRAL databases will be searched for qualitative, quantitative and mixed methods studies on the implementation of peer assessment strategies in higher education institutes (HEIs) or universities for full-time, first-year adult students (>17 years). Included studies will be limited to the English language. The quality of included studies will be assessed using a validated Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT). The findings will be presented as a narrative synthesis or meta-analysis as appropriate following sequential explanatory synthesis. DISCUSSION: The review will provide clear, non-biased evidence-based guidance to all third-level educators on the effectiveness of peer-mentoring programmes for first-year undergraduates. The review is necessary to help establish which type of peer mentoring is most effective. The evidence from qualitative and quantitative studies drawn from the international literature will be utilised to illustrate the best way to implement and evaluate peer mentoring as an effective intervention and will be useful in guiding future research and practice in this area. These findings may be applied internationally across all disciplines.
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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 | 0,130 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,006 |
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 ».