MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391614748 · doi:10.18260/1-2--43872

Identifying curriculum factors that facilitate lifelong learning in alumni career trajectories: Stage 2 of a sequential mixed-methods study

2024· article· en· W4391614748 sur OpenAlexafffund
Nikita Dawe, Lisa Romkey, Amy M. Bilton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésLifelong learningContext (archaeology)CurriculumPsychologyPedagogyMemorizationMathematics educationMedical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHigher Education and EmployabilityTravaux en français237 207