How Does Student Educational Background Affect Transition into the First Year of Veterinary School? Academic Performance and Support Needs in University Education
Notice bibliographique
Résumé
The first year of university is critical in shaping persistence decisions (whether students continue with and complete their degrees) and plays a formative role in influencing student attitudes and approaches to learning. Previous educational experiences, especially previous university education, shape the students' ability to adapt to the university environment and the study approaches they require to perform well in highly demanding professional programs such as medicine and veterinary medicine. The aim of this research was to explore the support mechanisms, academic achievements, and perception of students with different educational backgrounds in their first year of veterinary school. Using questionnaire data and examination grades, the effects upon perceptions, needs, and educational attainment in first-year students with and without prior university experience were analyzed to enable an in-depth understanding of their needs. Our findings show that school leavers (successfully completed secondary education, but no prior university experience) were outperformed in early exams by those who had previously graduated from university (even from unrelated degrees). Large variations in student perceptions and support needs were discovered between the two groups: graduate students perceived the difficulty and workload as less challenging and valued financial and IT support. Each student is an individual, but ensuring that universities understand their students and provide both academic and non-academic support is essential. This research explores the needs of veterinary students and offers insights into continued provision of support and improvements that can be made to help students achieve their potential and allow informed "Best Practice."
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».