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Enregistrement W3164113174 · doi:10.5430/ijfr.v12n4p225

A Systematic Literature Review on Critical Thinking in an Undergraduate Accounting Programme

2021· article· en· W3164113174 sur OpenAlexvenueno aff
Lilian Ifunanya Nwosu, Hester H. Vorster

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting Education and Careers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorth-West University
Mots-clésCritical thinkingBackwardnessAccountingMathematics educationPsychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability of accountancy students to apply critical thinking in solving problems related to modules offered in accountancy undergraduate programme, has remained a concern for many higher institutions. Accountancy students tend to struggle to apply critical thinking to their course work offered in the programme. To be able to apply critical thinking, accountancy students in undergraduate programmes should be able to apply a series of attributes that can enable them to understand questions asked in case study questions or multiple tasks. This study reviewed various ways in which students can apply critical thinking in an undergraduate accounting programme. A systematic literature review was conducted to examine the challenges undergraduate accounting students in South Africa face in applying critical thinking. This study found some of the barriers for applying critical thinking include redundancy, backwardness, application, extent to which preferences are associated to learning, and the ability to engage in real life accountancy practice. Literature reveals that accounting students can use the cube method which includes six steps: describe, compare, associate, analyse, apply, and argue to address the challenges of applying critical thinking. The study however, proposed some strategies that academics can use to ensure that accountancy students are able to apply critical thinking in solving accounting problems. Students are able to apply critical thinking in problem solving. Suggestions for future research were provided.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0260,022
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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