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Enregistrement W3114239753 · doi:10.5430/wje.v10n6p74

Undergraduate Student Course Engagement of an Ethnically Diverse Population in Auckland, New Zealand

2020· article· en· W3114239753 sur OpenAlexvenueno aff
Stephen J. Brown

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAotearoaEthnic groupStudent engagementPacific islandersPsychologyAttritionPopulationHigher educationScale (ratio)Medical educationPedagogyDemographySociologyMedicineGeographyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
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 enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,393 · 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

Citations0
Publié2020
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