Generic Skills, Academic Achievement, and Means of Improving the Former
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, in general – and in the Province of Ontario in particular – academics, employers, and government agencies are concerned with the low generic skill levels of university students and graduates. The assumption is that such deficiencies detract from academic and job success. Despite this concern, in Canada, research has not focused on potential links between objectively measured generic skills and grades recorded in administrative records. In view of this lacuna, the current research has two objectives. First, to assess the net effect of objectively measured generic skills on academic achievement as recorded in administrative records. Second, to determine the efficacy of an online course dedicated to the development of generic skills. Overall, I found that generic skills were better predictors of students’ achievement than high school grades used in admission processes; the relationship between high school grades and generic skill levels was weak; students’ generic skill levels did not improve over time; and an online course devoted to increasing students’ generic skills was effective in boosting skills to an acceptable level. Accordingly, if they are concerned with academic achievement, universities in Ontario and in other jurisdictions in which students are admitted to university primarily based on their secondary school grades might make the development of generic skills a priority; however, unless such skills are demanded across the curriculum, they will atrophy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».