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Enregistrement W2991355106 · doi:10.21070/pedagogia.v8i2.2231

Factors, Affecting Students’ Decision to Enroll in a University

2019· article· en· W2991355106 sur OpenAlexaff
Klim Popov

Notice bibliographique

RevuePEDAGOGIA Jurnal Pendidikan · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellenceGraduation (instrument)CurriculumMarketingMedical educationPreferenceDemographicsMultivariate analysis of varianceSample (material)PsychologyHigher educationMathematics educationEngineeringBusinessPolitical scienceSociologyPedagogyMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Therefore, a university should be able to distinguish itself by focusing on factors which students consider locally, instead of known common aspects which over universities overseas consider for their students. Two surveys were conducted highlighting the decision factors. Secondary research created the foundation for the primary research targeting Dubai-based students. In total, 75 current and 220 potential students participated in the survey, where demographics, factors, and preference of university location were examined. To analyze the data, the mean analysis and MANOVA were used. Also, an integrated marketing communication (IMC) analysis of the brand was conducted. The researchers observed a significant difference between Dubai and the global market. Results reveal that majority of the students consider degree recognition as the most important aspect of their education, followed by career after graduation, academic excellence, and practical approach. There was no direct correlation between the location and a final decision to join. The list of recommendations was created to enhance the IMC practices in the niche market, including conventional and digital marketing, events and PR. One of the limiting factors of this research can be considered the diverse sample of respondents (nationality, curriculum, residency location). This research serves as a foundation for marketing campaigns for Dubai universities and can contribute to the strategic roadmap by focusing on prime factors affecting students’ decision.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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