Identifying curriculum factors that facilitate lifelong learning in alumni career trajectories: Stage 2 of a sequential mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This research paper presents results from the second stage of a sequential mixed-methods study exploring the impact of undergraduate curriculum on lifelong learning orientations in the context of varying alumni career trajectories. Lifelong learning mindsets and skillsets are essential for graduates of engineering programs as they grapple with an array of sociotechnical challenges and unpredictable career paths. Previously, we used interview findings, in combination with a literature review, to develop a conceptual framework and alumni survey that address several related constructs: career trajectories, workplace learning orientations and undergraduate learning orientations, curricular and extra-curricular experiences and perceptions, and pre-university characteristics. The survey was designed to address the following descriptive and explanatory research questions within the larger study: RQ1) How can we characterize individuals' lifelong learning motivations and strategies before university, during university, and in their current workplace context? RQ2) What changes in lifelong learning orientations can we observe between these time-periods? RQ3) What influences do curricular experience factors have on lifelong learning orientations? We recruited alumni who graduated between 1991 and 2020 from two engineering departments at our institution to participate in the survey and received 279 complete responses. We found significant differences in lifelong learning motivations between the undergraduate and workplace stages (increases in the importance of one's interest in the context or activities and in achieving success; a decrease in the influence of avoiding failure). We also found correlations between undergraduate and workplace learning approaches in terms of tendencies towards memorizing information, understanding through making connections, or taking more proactive approaches.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».