Guiding Students’ Transition to University: Which Student Factors to Include?
Notice bibliographique
Résumé
In Belgium, pupils in their final years of high school follow an orientation trajectory towards higher education, including self-exploration tests and participation in initiatives of higher education institutions, under the supervision of their teachers. At the end of this trajectory, the teacher board advises pupils regarding their intended study choices. Belgian higher education has an open-admission system, although there exist non-binding positioning tests for some of the Bachelor degree programmes, developed at the request of the Flemish government. The aim of this study is to develop a new orientation tool to support teachers and the teacher board in their guiding role for high-school students transitioning to higher education. In cooperation with 43 high schools, important factors to be included in the instrument were investigated. Student factors rated by the teacher board such as test taking and preparation strategies, persistence and effort and factors regarding prior education were examined as predictors of students’ academic performance at two higher education institutions (n = 2852). Based on this research, a prototype of a new orientation instrument is presented that takes into account high school GPA and the match between students’ field of study in secondary school and their intended/chosen Bachelor programme in higher education. These factors have a high multiple correlation of approximately nearly 0.70 with academic performance at university. The other student factors considered are substantially related to study success in higher education, but appear largely incorporated into student’s high school GPA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».