University for All Programs (ProUni): Engagement, Satisfaction, and Employability
Notice bibliographique
Résumé
A training at Higher Education level needs, in addition to improve the skills specific in the area chosen, to develop a set of skills and/or personal attributes that make him or her more likely to succeed in the profession. In this context, this paper was developed and has the objective to identify the relationships between engagement, satisfaction, and employability of students who completed the university as University for All Program (ProUni) scholarship. This target group of students was chosen because of the importance of ProUni for the Advancement of Education policies of affirmative actions in Brazil. The ProUni gives scholarships to students from minority (underrepresented) groups to study at private universities, through the National Secondary Education Exam – ENEM (Brasil, 2005). Among these groups are students who attend public high schools (a proxy for lower social class), low-income students, African Brazilian students, Indigenous Brazilian students, students with disabilities, and not graduated teachers that work in public elementary and secondary schools. The research involved 198 ProUni graduates invited to answer an online questionnaire. There were 134 respondents, 123 (91.8%) were working since we were interested in employment, only these participants were included in the analysis. The results suggest that employability consolidates and reflects in the conquest of labor activity, as well as in graduate satisfaction with their training and job. These results are indicative of the engagement of the student with their learning, therefore with their graduate degree.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».