Beyond Grade Point Average of University Students: Theoretical Foundations for the Achievement as a Process Approach with an Empirical Illustration
Notice bibliographique
Résumé
Psychological research in tertiary education typically follows the achievement as an outcome approach in which the focus is placed on inter-individual differences in the achievement level of students (e.g., semester GPA, cumulative GPA). In this article, the achievement as a process approach is proposed to reconceptualise academic achievement as a developmental story with far reaching consequences. Three principles are articulated to posit that the trajectory of academic achievement differ across students (principle #1) and that such inter-individual differences are consequential (principle #2) and far reaching (principle #3) predictors of long-term success of students (e.g., retention, timely graduation). An empirical illustration is presented and results of growth curve analyses indicate that (a) an achievement shock during the first year, (b) a bounce back effect during the second year, and (c) continuous improvement during the junior and senior years improves our capacity to predict long-term success of university students and outperforms the typical predictors used by universities. This new approach has far reaching consequences for the management, services, policies, and research agenda of people working to promote the success of students. Six broad implications are delineated to steer research and practices in novel, needed, and promising directions across tertiary education and beyond.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».