Developing Research Skills in Criminology Students Through Interdisciplinary Approaches
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the effect of interdisciplinary approaches on the development of research skills among criminology students at St. Francis Xavier College. Recognizing the critical need for research competence in criminology, this study examines how integrating insights from various disciplines, such as law, psychology, and sociology, enhances students' abilities to formulate research questions, design methodologies, and analyze data. Utilizing a quantitative, descriptive-correlational research design, data were collected from 245 criminology students at St. Francis Xavier College through a structured survey questionnaire. Findings indicate that interdisciplinary approaches, particularly curriculum integration, effective teaching strategies, and student engagement, significantly influence the development of research skills. Results show very high levels of both interdisciplinary approaches and research skills, with strong positive correlations between the two variables. Notably, student engagement was found to have the most substantial impact on research attitude and confidence. The study underscores the importance of adopting interdisciplinary frameworks in criminology education to foster critical thinking and evidence-based practice. Recommendations include enhancing curriculum design to reflect interdisciplinary connections, employing interactive teaching strategies, and promoting student engagement through collaborative research activities. This research contributes to the understanding of how interdisciplinary learning can prepare criminology students for effective research and professional practice, aligning with the goals of quality education and sustainable development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».