Yliopisto-opiskelijoiden motivaatioprofiilit koronapandemian aikana ja toiveet opetuksen toteuttamisesta jatkossa
Notice bibliographique
Résumé
Tämän tutkimuksen ensimmäisenä tehtävänä oli tarkastella, minkälaisia motivaatioprofiileja – odotusten, arvostusten ja kustannusten painotuksia – voidaan tunnistaa yliopisto-opiskelijoilla koronapandemian aikana. Tutkimuksen toisena tehtävänä oli tutkia, miten opintojen vaihe on yhteydessä motivaatioon, eli miten eri aikoihin opintonsa aloittaneet (esimerkiksi ennen koronapandemiaa aloittaneet vs. pandemian aikana aloittaneet) opiskelijat jakautuvat motivaatioryhmiin. Kolmantena tehtävänä oli tarkastella, minkälaisia toiveita eri tavoin motivoituneilla opiskelijoilla on opetuksen toteuttamisesta jatkossa (lähi-, hybridi- vai etäopetus). Tutkimuksen aineisto kerättiin sähköisellä kyselylomakkeella keväällä 2021. Tutkimukseen osallistui 1718 eri alojen yliopisto-opiskelijaa. Henkilösuuntautuneen tutkimusotteen mukaisesti opiskelijat ryhmiteltiin eri motivaatioprofiileihin TwoStep-ryhmittelyanalyysillä. Tunnistimme viisi erilaista motivaatioprofiilia: heikosti motivoituneet kuormittuneet (30 %), kohtalaisen motivoituneet (25 %), kuormittuneet hyötyorientoituneet (16 %), hyötyorientoituneet (16 %) ja myönteisen kunnianhimoiset (13 %). Ristiintaulukoinnin mukaan alkuvaiheen opiskelijoita oli kielteisimmässä, heikosti motivoituneiden kuormittuneiden, ryhmässä odotettua vähemmän. Eri tavoin motivoituneet opiskelijat erosivat siinä, minkälaisia toiveita heillä oli opetuksen toteuttamisesta pandemian jälkeen. Heikosti motivoituneet kuormittuneet kaipasivat takaisin lähiopetukseen, kun taas myönteisen kunnianhimoiset toivoivat voivansa jatkaa opintojaan etänä tulevaisuudessakin. Vaikuttaa siis siltä, että toisille opiskelijoille etäopetuksella voi olla kielteisempiä seurauksia kuin toisille.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,011 |
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 ».