Notice bibliographique
Résumé
The Academic Enhancement Program (AEP) aims to help students succeed in their post-secondary studies by incorporating learning strategies and academic reflection activities into core first-year Computing Science (CS). Initially offered in a single CS course at our institution, the AEP has since been run as a required component in several CS courses. It has also been adapted collaboratively in other universities, and is customizable to other disciplines with plans to expand into other departments. We have regularly evaluated AEP based on students', academic advisors' and instructors' perceptions to support the continual improvement of the program. The current study relied on both students' self-perception and course performance data in two sections of the same course, with the same instructor, contents, and exams, where only students in one section participated in the program. Employing linear regression, this study sought to determine what non-trivial factors account for student success, measured by final exam scores. We determined that 22% of the variance in student success measured by final exam scores can be accounted for by basis of admission, admission GPA, number of credits registered in, and a newly defined construct embodying student CS programming background experience. While our model did not include AEP as a predictive factor, we are encouraged that 77% of AEP participants said that they would continue to use study skills learned in AEP in future courses. Implications for further investigation of learning support programs are discussed.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».