The impact of departmental academic skills provision on students' wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
Student wellbeing in UK higher education is of serious concern, with high rates of stress and anxiety recorded among students (Pereira et al, 2019). This is compounded for international students who speak English as a second or third language. However, international students are an integral part of higher education in the United Kingdom. Strategies that are specifically designed for international students that support wellbeing are somewhat lacking across the sector (Shu et al, 2020). The aim of this initiative is to embed academic and communication skills into students’ programmes of study in the form of weekly 2-hour academic skills classes. This small-scale study is based on the experience of teaching MA Education students, 95% of whom are Chinese. Classes focus on developing students’ understanding of critical thinking and writing, supporting their academic reading and ensuring that they understand academic conventions in the UK such as referencing and academic writing structure. Classes also provide another layer of support and social interaction for students which we hope support student wellbeing. We surveyed 40 students about how the classes support their participation and interaction, alleviate anxiety and help to develop their sense of belonging. We followed this up with students interviewing each other on their experiences of academic skills development classes. Members of the teaching team observed the interviews and took notes. This paper will report on our findings and make recommendations for how to further improve support for international PGTs.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».