Selective Planning of the First Year Experience in Higher Education: A Sweden-Australia Comparative Study of Support
Notice bibliographique
Résumé
Literature on the support of the First Year Experience (FYE) in institutions of Higher Education provides a range of modelled approaches. However, we argue that institutions still need to selectively plan which approach/es and attendant strategies are best suited to their particular contexts and institutional policy and practice frameworks and how their FYE is to be presented for their particular student cohort. This paper compares different ways of supporting students in their first year in two contrasting universities. The first case study focuses on a first year course at Stockholm University (SU), Sweden, a large, metropolitan, single campus institution, while the second investigates a strategy for supporting first year students using a community of practice at a satellite campus of the University of the Sunshine Coast (USC), a small regional university in South-East Queensland, Australia. The research contrasts a formal, first generation support approach versus a fourth generation support approach which seeks to involve a wider range of stakeholders in supporting first year students. The research findings draw conclusions about how effective the interventions were for the students and provide clear illustrations that selective planning in considering the institution’s strategic priorities and human, physical, and resource contexts was instrumental in providing a distinctive experience which complemented the institute and the student cohort. (212 words)
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».