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Enregistrement W4388132669 · doi:10.47408/jldhe.vi29.1102

Impact assessment of academic support provided by tertiary learning advisors

2023· article· en· W4388132669 sur OpenAlexaboutno aff
Mona Malik

Notice bibliographique

RevueJournal of Learning Development in Higher Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Hull
Mots-clésLiteracyHigher educationLearning developmentPresentation (obstetrics)PsychologyAcademic achievementMedical educationMathematics educationPedagogyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In New Zealand higher education (HE), there is a lack of consistent ways of collecting evidence of the impact made by academic literacy support from Tertiary Learning Advisors (TLAs) on students’ academic performance, retention, and success. TLAs in New Zealand and Australia are primarily involved in providing learning support to students in post-secondary education to encourage development of their academic literacy and essential study skills. They are professional educators who advise students on issues related to academic writing and other academic skills, such as time management or exam preparation, to facilitate achievement of students’ goals of tertiary study (Griffith University, 2021). While it may be recognised that provision of learning support is desirable for a meaningful and successful HE experience for many students, hard evidence that learning support makes a difference to student retention and academic performance is difficult to find (Acheson, 2006, as cited in Breen and Prothero, 2015). This presentation sought to share an attempt to address this issue by investigating the impact of embedded academic literacy support provided by TLAs to three cohorts of students enrolled in undergraduate social work and early childhood education programs at my ITP (Institute of Technology and Polytechnic) in Auckland, New Zealand. Existing research in Australia, Canada, and the United Kingdom suggests that support that embeds academic literacy development in disciplines, rather than academic support that is generic and/or provided through foundation courses, represents a best practice model (Glew et al., 2019).

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,385 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
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