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Enregistrement W2618848879 · doi:10.18260/1-2--10376

Retention Of First Year Students In Canadian Institutes Of Engineering And Technology: Affecting Factors And Solutions

2020· article· en· W2618848879 sur OpenAlexaboutno aff
M. Rafiqul Islam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumInstitutionArgument (complex analysis)Session (web analytics)Engineering educationHigher educationGlobalizationSociologyMathematics educationPsychologyComputer scienceEngineeringPolitical sciencePedagogyEngineering managementWorld Wide WebSocial scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The freshman year is critical for both academic success and retention of students in engineering and technology programs.There has been argument of considering student completion rates as a fundamental measure of success of the student or the institution.But the drop out of a student after first year of education is considered overwhelmly by the education community as a terrible waste of human and financial resources.Also because of phenomenon growth, sweeping changes of technologies and the economic globalization it is rewarding to focus our whole hearted effort to retention.That is why, the author has identified the related most important factors such as student orientation and motivation, curriculum innovation and integration, underrepresented groups, human interface issues and employment opportunities.There must be a well-established coordination between the institution's responds for adjusting their programs and services and the today's students' expectation.First year seminar course that provides the basis for cohesive learning is useful.The author will demonstrate the effect of changing the sequence of courses on retention in electrical engineering technology program in a Canadian institution.The underrepresented groups specially the women whom represent nearly fifty percent of the population will be motivated to enroll and finish the program by understanding that the carriers in these fields are exciting, rewarding and accessible.Human interface issues such as active learning and teaming will be presented.The overall job prospects along with ever lasting demands in some special categories will be pointed out to the employment concern students.The goal of this study is to retain even one student out of the dropouts by individual institution.This modest achievement will not only make a difference in his/her life but Page 7.985.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0140,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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