Undergraduate Student Course Engagement of an Ethnically Diverse Population in Auckland, New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Increasing student engagement leads to improved educational outcomes, promotes positive student experiences, and reduces attrition rates. In Aotearoa (New Zealand), Māori students now account for 20% of university enrolments, but first-year attrition rates are approximately 17%. Both Māori and Pasifika students are more likely to drop-out during their first year of study than Pākehā students. To address the question Are Māori and Pasifika students less engaged than Pākehā students when studying in their first year of university? we measured student engagement during a compulsory first-year course delivered by a university in Tāmaki Makaurau (Auckland). Questions were from the National Survey of Student Engagement, and students identified their ethnicity as either Māori, Pākehā, Pasifika, or Other. Information on the campus of study was also collected. Three scales within the questionnaire were (1) Cooperative Learning, (2) Cognitive Development, and (3) Personal Skills, and both total score, and score for each scale, were compared between ethnicities and across campuses. Total engagement for Māori students was higher than all other ethnicities on all campuses, and at the South Auckland Campus, Māori students scored higher in Cooperative Learning than all other ethnicities. These encouraging scores for Māori students reflect a commitment of inclusion and support for Māori enrolled at this large tertiary education provider in Tāmaki Makaurau, Aotearoa. The questionnaire was convenient to use and scales showed good internal consistency. We suggest that regular measures of student course engagement are made so trends can be shown for all student groups enrolled at universities throughout Aotearoa.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».