ONE-MINUTE QUIZZES TO IDENTIFY POTENTIAL STUDENTS AT RISK IN ENGINEERING COURSES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract – Recent years have witnessed increased interest in reducing student attrition at universities due both to matters of improved student outcomes and the practical fiscal benefits accrued from improved retention. The reason for student attrition can be due to many contributing factors (maturity, motivation, external stresses, etc.) and may be difficult to predict. Usually the home Faculty (and sometimes even the student) is only aware of risked academic failure at the end of the semester. At this point it is generally too late for an intervention to be effective. Although there are numerous intervention models that can be used to help students, these interventions are only effective if students can be identified early in their studies. One method to address this is to assess all students as frequently as possible and in as many courses as possible to create a map of student academic engagement and performance. This paper focuses on the first phase of a long-term study to create such an early warning system to help find students at risk. The first phase consisted of using one-minute quizzes during classes and general attendance to determine the level of engagement of each student. This data was then used to try to identify students in advance that risk academic failure. It was found that students who regularly missed 30% of class within the first 5 to 8 classes provided an indication of the likelihood of failure of the student.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».