Quantifying and identifying causes of absenteeism in maritime studies: A case study at Barcelona School of Nautical Studies
Notice bibliographique
Résumé
Absenteeism at the university level can be attributed to a multitude of factors. Some of these factors are academic self-perception, attitudes towards teachers, or academic performance. Others are more closely associated with work-related absenteeism, including stress, group size, commitment, and job satisfaction. In Spain, an increase of absenteeism has been noted at university level, particularly after the Covid crisis, making it one of the primary challenges that require attention. Due to the particularities and specific requirements of the Maritime Education and Training (MET) system, this study aims to quantify the current level of absenteeism and identify its main causes at the Barcelona School of Nautical Studies (FNB-UPC). This study represents the initial phase of the teaching innovation project ASAP-UPC, which focuses on redesigning teaching methodologies to minimise absenteeism in polytechnic study programs. Students and lecturers are asked about their interest in attending classes, skill development throughout their FNB-UPC experience, and their perception of the skills required for a maritime career. Information is gathered through both online surveys and in-person interviews. Results indicate that absenteeism occurs not only in class attendance but also in participation in various university activities, partly due to the change in habits caused by the pandemic. A significant number of students express dissatisfaction with in-person classes, claiming that they are overly theoretical and lack the expected balance between theory, experimental practice, and problem-solving components. These findings hold significance for FNB-UPC lecturers and decision-making bodies, as they highlight areas that can be improved to offer a more useful experience to our students. Moreover, the outcomes of this research can potentially be applied to other Maritime Education and Training Institutions (METIs).
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».