Promoting Success and Persistence in Pandemic Times: An Experience With First-Year Students
Notice bibliographique
Résumé
The transition and adaptation of students to higher education (HE) involve a wide range of challenges that justify some institutional practices promoting skills that enable students to increase their autonomy and to face the difficulties experienced. The requirements for this adaptation were particularly aggravated by the containment and sanitary conditions associated with coronavirus disease 2019 (COVID-19). With the aim of promoting academic success and preventing dropout in the first year, a support program was implemented for students enrolled in two courses in the area of education at a public university in northern Portugal during the first semester of 2020/2021. Three sessions of 50/60 min were implemented, namely, the first session focused on the verbalization of the demands, challenges, and difficulties of the transition, and the second and third sessions focused on the difficulties of academic adaptation and academic performance. Data from a dropout risk screening instrument and from the activities performed during sessions were analyzed. The main results point to student satisfaction with the content and the activities of the sessions and their usefulness. Students report not only high satisfaction levels with HE attendance, but also some emotional exhaustion due to academic activities. The continuity of the program is recommended with some improvements in its planning to ensure a more definitive version of the program in the next two years.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».