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Enregistrement W4410089402 · doi:10.1080/87567555.2025.2495681

From Research to Practice: Facilitating Time Management Instruction in Higher Education

2025· article· en· W4410089402 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCollege Teaching · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigher educationTime managementPedagogyMathematics educationPsychologyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time management is crucial for college students’ academic success, well-being, and productivity, yet its integration into curricula remains underexplored. This systematic review examines the effectiveness of time management instruction in higher education, identifying key strategies that improve students’ time management skills and academic performance. To explore how time management instruction affects students and which strategies are most effective in teaching these skills, we analyzed 18 studies involving 11,724 students. These studies were identified through a thorough search of academic databases (PsycINFO, ERIC, and ProQuest Dissertations and Theses) using terms related to time management training and were screened based on predefined criteria. Our analysis reveals critical components such as goal-setting, planning, prioritizing, and evidence-based prompts to scaffold time management instruction in the classroom. The review highlights that structured time management instruction significantly enhances students’ academic achievement, reduces procrastination, and improves well-being. These findings provide educators with actionable insights for integrating time management strategies into their curriculum, equipping students with lifelong skills for academic success and personal growth.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,387 · 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