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Enregistrement W7001026597

THE INFLUENCE OF PEER EDUCATORS IN A FIRST-YEAR SEMINAR ON FRESHMAN PREPARATION FOR COLLEGIATE CHALLENGES: A QUALITATIVE INVESTIGATION OF OBSERVATIONAL LEARNING

2015· dissertation· en· W7001026597 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSycamore Scholars (Indiana State University) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyPeer mentoringTransition (genetics)Quarter (Canadian coin)Observational learningInstitutionHigher educationExploratory researchPeer group
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most high school students have not spent deliberate time preparing for their transition to college. Knowing this, institutions have developed a first-year seminar geared toward transitional issues inherent to a specific institution. While the research on these programs illustrates their utility, there appears to be an opportunity to further their success by incorporating peers as educators in the classroom. Bandura (1986) saw the potential of observational learning through peer modeling, though few researchers have studied first-year seminars from this theoretical perspective. Through a postpositivistic philosophical paradigm, this exploratory qualitative study utilized a phenomenological design to investigate two research questions: what are the academic and social challenges freshmen face in the transition to a small, private, highly selective, STEM-focused institution and how does the presence of sophomore peer educators in a first-year seminar influence freshman preparation for those fall quarter challenges. A total of 41 freshmen participated in the study. Data were collected through student journals and focus group interviews. The results of this study confirm that the transition to this specific type of institution is just as complex as the transition to other types of institutions, with students reporting similar academic and social challenges as found in the literature. However, their emphasis was on the core (i.e., academic) rather than the periphery (i.e., social) of the collegiate experience. The application of modeling, however, was not strong enough to determine whether observational learning influenced these transitional challenges.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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