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Enregistrement W3168740273 · doi:10.5430/ijhe.v10n6p33

Perceived Life-Readiness from Real-World Curriculum Experiences of Alumni

2021· article· en· W3168740273 sur OpenAlexvenueno aff
Caterina Belle Azzarello, Lee Arakawa, daniel houssain edi, Madasyn Sutton, Randy Larkins

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Northern Colorado
Mots-clésPreparednessCurriculumMedical educationPsychologyInclusion (mineral)PedagogyHigher educationSocial psychologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students pursue college degrees expecting to learn skills necessary to navigate adult life. While this is the expectation of most students, there is a lack of research examining the perceived effectiveness of real-world applicability in undergraduate degrees.Objective. The purpose of this phenomenological and constructivist study was to explore how college alumni perceive their educational experiences in terms of real-world preparedness.Methods. Eight participants in their mid-twenties (5 females, 3 males) were selected using purposeful sampling. Participants participated in informal, semi-structured, one-on-one Zoom interviews and demographic questionnaire responses.Results. Emerging themes indicated that alumni felt the relationships formed had a greater contribution to their life-readiness compared to their real-world curriculum. Other emerging themes revealed alumni believed they developed valuable skills through hands-on experience and group work. Recommendations were made by alumni for curriculum changes, including smaller class sizes and inclusion of more practical courses.Conclusions. Based on these findings, future research should aim to replicate this study using a broader range of alumni to further investigate this phenomenon, as well as studies that investigate various college types and student experiences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,398 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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