Part-time students in transition: supporting a successful start to higher education
Notice bibliographique
Résumé
The transition into higher education is a critical time for all students. A positive early experience provides a strong foundation for future academic success whilst a negative experience can be destabilising for a new learner. To date, research has primarily focused on full-time undergraduates in order to explain the reasons for high attrition rates at the end of the first year. Less is known about the experiences of part-time undergraduates despite the fact that they make up over one quarter of the total student population (HESA, 2015). This article reports on a study to investigate the initial experiences of a group of part-time undergraduates who have chosen to undertake a degree at a small study centre run by one university. Using a mixed methods research approach, the research captured the lived reality of the experience and identified the contributing and negating factors that can influence a successful transition. Perceptions of the level and type of support provided for students during transition were gained from both staff and students. The findings confirm a heterogeneous group. Despite being highly motivated, the early transition period was generally characterised by a sense of trepidation and self-doubt as students took their first steps in higher education. The research highlights the complexity of the initial decision-making process for part-time students and the barriers they face. It concludes that a flexible but unified approach, involving tutors and the wider support services, is needed, as unique students require unique responses to their transition needs.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».