The Impact of Gender and Academic Degrees on the Performance of Transversal Competencies in Higher Education Students
Notice bibliographique
Résumé
There is some consensus among academics and employers that transversal competencies are one of the key aspects in training people to adapt to the demands of today's world. Universities make a great effort in the design of training programs, in preparing their teachers in training methodologies and in the evaluation systems to guarantee that their graduates acquire an adequate level of these skills. However, there are few studies that address the impact of gender and academic degrees on the performance of transversal competencies.This study aims to assess whether gender and degree have any impact on the level of transversal competencies obtained at the end of their higher education studies. To this end, we have evaluated 1,614 final year students from 11 higher education centers using a standardized questionnaire on the competencies of Communication, Leadership, Teamwork, Adaptation to change, Initiative, Problem solving, Decision-making, Planning and Organization. We have carried out a Multivariate Variance Analysis to analyze the effect of gender, degree and the interaction between both factors on the students' competence profile. The results show that men perform better in Leadership, Initiative and Decision-making, whereas women score better in Planning and Teamwork skills. Students of Social Sciences degrees have a poorer performance in the competencies than students of Health Sciences and Technical Education. In Planning, women perform better, regardless of the degree, compared to men.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».