Student Engagement of First Year Students at the University of Calgary in Qatar
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this case study was to examine the University of Calgary in Qatar’s (UCQ) nursing program to discover, through an analysis of the experiences of first-year undergraduate students in the program, factors that promote and hinder student engagement. The aim of this study is to suggest how it may be possible to better nurture, support, and promote student engagement in first-year students. From a constructivist–interpretive paradigm, a qualitative dimension approach was used for this project. A purposeful sampling technique was employed to select first-year undergraduate students. Furthermore, interviews were conducted to serve as data sources.The interview data were analyzed using a thematic analysis methodology. Five major themes were identified as factors impacting engagement in first-year undergraduate students. The first theme was the importance of personality development and emotional support. The second was the role of motivation, under which there were five subthemes: giving back to society, giving back to Qatar, family expectations, personal growth, and development and recognition. The third was teaching and learning, a major factor impacting student engagement, and three subthemes were identified: the course material, instructor/student relationships, and teaching strategies. The fourth was institutional (internal) factors, and four internal factors were highlighted: language, student counseling support, the Learning Commons, and financial support. The fifth was the impact peers (other UCQ students) had on student engagement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».