Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to identify ways in which MacEwan’s CDEL Navigating MyCareer Journey program can better reach students and increase enrollment and completion rates. This paper addresses these goals by looking at ways to improve the programs current marketing strategies and the features that effect its overall appeal. First, we researched fifteen scholarly articles regarding career development and student learning preferences. Next, we conducted three in-depth interviews with MacEwan students; one currently enrolled in the program and two not enrolled. After our analysis, we formulated a questionnaire aimed at solving the programs main areas of concern. A total of 126 respondents from the target group completed the survey.
 The research indicates that CDEL should focus its marketing efforts on posters, friends, MyMacEwan website, and Blackboard. It also showed that CDEL should focus on creating awareness through friends, parents, online forums, and professors. Our research indicates that networking skills, career/life opportunities, and developing a career mindset are the most important topics to students and that CDEL should focus on those. Our research also identified that making a comprehensive, for-credit course might be the best way to increase their completion rate. We recommend that CDEL develop these key features of the program and modify the course to make it warrant credits.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».