Studie zur Messung der Arbeitsbelastung von Studierenden: Anspruch vs. Wirklichkeit
Notice bibliographique
Résumé
Zusammenfassung Lernprozesse können nicht optimal gesteuert werden, wenn dafür zu wenig Zeit zur Verfügung steht. Insbesondere schwächere Studierende benötigen mehr Zeit. Um sicherzustellen, dass Studierenden ausreichend Lernzeit zur Verfügung steht, müssen Curriculumgestalter*innen mögliche Diskrepanzen zwischen benötigter und bereitgestellter Lernzeit überwachen. Diese Studie wurde durchgeführt, um die tatsächliche Zeitbelastung von Studierenden (Timeload) zu dokumentieren und sie mit der durch das Curriculum festgelegten Arbeitsbelastung (Workload), gemessen in Anrechnungspunkten des European Credit Transfer and Accumulation Systems (ECTS), zu vergleichen. Die unterschiedlichen Lernzeiten wurden mit Hilfe der mobilen Anwendung Studo eingegeben und setzen sich aus den Zeitaufwänden für Anwesenheit, Selbststudium und Verfassen von wissenschaftlichen Arbeiten pro Lehrveranstaltung zusammen. Neben den Lernzeiten wurden in der mobilen Anwendung zusätzlich soziodemographische Angaben zu Betreuungspflichten, Beschäftigungsausmaß und Anfahrtszeiten erfasst. Die durchschnittliche Rücklaufquote pro Semester betrug zwischen 2017/18 und 2021 (6 Semester) 8% bis 17%. Von 75 erfassten Lehrveranstaltungen (4 bis 16 pro Semester) wurde die im Curriculum festgelegte Arbeitsbelastung in bei zweien überschritten. Bezogen auf die soziodemographischen Daten arbeiteten 3% bis 34% der Studierenden laut Auswertung in Teilzeit (≥ 10 Stunden pro Woche). Zusammenfassend waren die Studierenden zurückhaltend, ihre Lernzeit zu erfassen. Unter Berücksichtigung einer möglichen Schweigeverzerrung durch Antwortausfälle wurden für die evaluierten Lehrveranstaltungen an der Veterinärmedizinischen Universität Wien keine Hinweise auf eine Überschreitung der im Curriculum festgelegten Arbeitsbelastung gefunden. Einige Studierende stehen jedoch aufgrund von Teilzeitbeschäftigung unter erhöhtem individuellen Zeitdruck. Das Verhältnis von gemessener (Timeload) zu geschätzter Zeit (Workload) sollte als qualitativer Indikator für Studierbarkeit überwacht werden, um die Leistung und die Lernsituation der Studierenden zu verbessern. This translation was provided by the authors. To view the original article visit: https://doi.org/10.3138/jvme-2021-0127
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 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 | 0,067 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».