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Enregistrement W2914619493 · doi:10.71781/6221

Perceived Academic Achievement and Social Integration in the Context of Social Software : a Comparative Study on Canadian and Chinese University Students

2018· dissertation· en· W2914619493 sur OpenAlexaboutno aff
Qian Zhang

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOnline Learning and Analytics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Academic achievementMathematics educationPsychologyPedagogyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aujourd’hui, les logiciels sociaux sont très populaires parmi les étudiants universitaires en Amérique du Nord (par exemple, Facebook et Twitter) et en Chine (par exemple, QQ, WeChat et Sina Weibo). Ces logiciels sont devenus facilement accessibles partout, en particulier grâce à des appareils mobiles. Il convient de noter que ces modèles d’utilisation de logiciels sociaux et de logiciels sociaux utilisés au Canada et en Chine sont différents les uns des autres. Le but de cette étude est de comparer les similitudes et les différences dans les habitudes d’utilisation des logiciels sociaux entre les étudiants universitaires canadiens et chinois. De plus, comment leurs enseignants utilisent les logiciels sociaux pour promouvoir le succès scolaire de leurs élèves. L’auteur a constaté que les groupes de cours et de class sur Facebook pouvaient promouvoir directement l’intégration scolaire des étudiants canadiens. En outre, les groupes de cours et de cours QQ pourraient jouer un rôle important dans l’intégration sociale des étudiants chinois, ce qui favorise indirectement leur réussite scolaire. Sur la base d’une analyse des données de recherche qualitative, l’auteur espère faire quelques suggestions utiles pour les éducateurs lorsqu’ils conçoivent des curriculums. Au cours des dernières années, de nombreuses universités au Canada ont attiré un nombre croissant d’étudiants internationaux chinois. Les résultats de l’étude peuvent avoir un impact positif sur les stratégies chinoises de recrutement d’étudiants internationaux.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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