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Enregistrement W3173606147 · doi:10.24908/pceea.vi0.14931

EXPLORING STUDENTS’ INTERPRETATIONS OF SUCCESS: A RESEARCH INSTRUMENT

2021· article· en· W3173606147 sur OpenAlexafffundvenue
Max Ullrich, David S. Strong

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological and Temporal Perspectives Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésReliability (semiconductor)Exploratory factor analysisPsychologyScale (ratio)Variance (accounting)Variety (cybernetics)Survey instrumentExploratory researchSurvey researchMathematics educationApplied psychologyMedical educationComputer sciencePsychometricsSociologyMedicineClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nebulous term ‘student success’, and other similar terms such as ‘academic success’, are widelyused in education research papers as all-encompassing phrases representing a wide variety of student outcomes, typically academic achievement and persistence. There is limited research addressing how success during an undergraduate engineering program is defined from thestudent point of view. A 60-question research survey with 266 responses, a response rate of 8%, was conducted at Queen’s University to explore this gap. The survey was validated with a mixed-methods pilot study. Instrument validity, reliability, and fairness were established duringthe full study. Scale reliability for a modified version of a Future Time Perspectives survey was established using an exploratory factor analysis with a “meritorious” KMO of0.81 with five factors explaining 49.60% of the variance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,241 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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