Effects of a Fall Reading Break on First Year Students' Course Performance in Programming
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a mixed methods study into the effects of a fall break on course performance in a first semester programming course in Mechatronics Engineering at the University of Waterloo.In 2016, the University of Waterloo instituted a two-day fall break immediately following Thanksgiving Monday, on a three-year pilot. The stated rationale for this break was to address student wellness and mental health issues, especially as this pertains to students transitioning from high school and their “looming midterms”. As of October 2017, there are now 20 institutions in Ontario with a fall break of between one five days in length after the Thanksgiving holiday.A linear regression model was calculated to examine the impact of the fall break on students. This model predicts students who regretted how they spent the fall break will earn 6% less in their first programming course. A logistic regression model was calculated which predicted inexperienced, struggling students have the highest odds of regretting how they spent the break.Three focus groups were conducted with students who experienced the fall break in fall of 2016 or 2017. These focus groups examined student perceptions of the fall break, how they recalled using their time during the break, and their reflections on the br
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».