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Enregistrement W2979552746 · doi:10.5539/hes.v9n4p112

Undergraduate Research Supervision: A Case Study of Supervisors' Perceptions at Yanbu University College

2019· article· en· W2979552746 sur OpenAlexvenueno aff
Suzan Hasan Al-Doubi, Hala Fawzi, JoDee Walters

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExploratory researchPerceptionMedical educationPsychologySet (abstract data type)Process (computing)Quality (philosophy)MedicineSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This exploratory case study examined supervisors' perceptions of supervision of undergraduate research projects, and whether the level of experience affects the quality of the supervision process. Data were collected through questionnaires and interviews. Participants were three supervisors with varying levels of experience in the supervision process at Yanbu University College in Saudi Arabia. Obtained themes were used with the whole data-set. The data were rearranged according to the emerged common themes among the three participants. Findings revealed that the level of experience affected the supervision process in relation to the supervisors‘ perceptions. It also suggested that the level of expereince of the supervisors influnced the process of supervision and the feedback given to the undergraduate students. An implication of these findings is that providing novice supervisors with training and guidance should be considered. Departments should create a discussion platform between experienced and novice supervisors to ensure that the supervision expereince is well delivered to undergraduates during their research projects. The study recommends supervisors to revisit all phases of their practice.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,521
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,080 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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