An Investigation of Factors that Influence the Academic Performance of Undergraduate Students of Public Universities in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this study was to assess the extent to which background characteristics, students’ attitudes to learning, and students’ use of social media influence academic performance among undergraduates in Ghana. It was hypothesized that previous performance, hours of study, family income, having a personal study schedule, attending lectures regularly, participating in class discussions, taking notes during lectures, use of alcohol, and use of social media, among other factors will influence a student’s grade point average (GPA). Questionnaires were distributed to 1,500 students across four universities, of which 626 completed questionnaires were returned (N = 626). Correlation analysis showed that only hours of study was strongly related to GPA (r = .1, p = .05). Independent-samples t tests showed that students who had personal study schedules, attended lectures regularly, participated in class, took notes, chatted on Facebook, did not use alcohol, regarded a higher GPA as important, and who lived Off-campus, respectively, had a higher mean GPA. The study has contributed to the literature on factors that affect undergraduate academic performance in Ghana by investigating the effect of several demographic and attitudinal factors on student GPA. The findings indicate that to enhance academic performance it is important to influence students’ attitudes and dispositions toward learning, including lecture attendance, participation in class, self-initiated or independent learning, use of social media, and abstinence from alcohol.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».