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Enregistrement W4281710581 · doi:10.5539/jel.v11n4p31

“Learning Nomad” in Higher Education: Students’ Learning Patterns from Three Self-Designed Major Programs in Taiwan

2022· article· en· W4281710581 sur OpenAlexvenueno aff
Peilei Lin, S.-Y. Chen, H.-Y. Kuo, F.-R. Lin

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningHigher educationIdentity (music)PsychologyBachelorPedagogyRanking (information retrieval)Mathematics educationSociologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As higher education struggles to catch up with the constantly shifting social climate, many modern students are being left overwhelmed by the sheer volume of choices they are being offered in a phenomenon known as the “tyranny of freedom”. This issue is exacerbated when they do not have the appropriate guidance from either their parents or universities to build their own identity and find a suitable position in a functional society. Following the innovative education trend, a few top-ranking universities have started self-designed major programs, making themselves pioneers of experimental education in the traditional university system. The purpose of this study aims at discovering how Taiwanese self-designed major students organize their study maps from human and identity capital perspectives. Fifteen research participants were recruited from the three universities providing self-designed major bachelor programs and asked to participate in a semi-structured interview. The content analysis result outlines those students as “learning nomads” who break department or field boundaries to do interdisciplinary learning with clear goals by tracing their learning resources across borders. Three crucial outcomes have been found: first, identity capital mainly influences college entrance channel choices in regards to motivation and has a minor influence on how self-designed major students arrange their learning maps. Second, in regards to human capital, modularized and self-directed learning and the arrangement of theoretical and experiential knowledge do not work alone but together. Finally, learning guidance was found to be essential under the stress of tyranny of freedom.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2022
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