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Enregistrement W7006450688

Understanding Student Absenteeism in Undergraduate Engineering Programmes

2018· other· en· W7006450688 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTuwhera (Auckland University of Technology) · 2018
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Ecology and Taxonomy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of QueenslandUniversity of WaikatoAuckland University of Technology, New Zealand
Mots-clésAttendanceAbsenteeismContext (archaeology)Quarter (Canadian coin)Engineering educationFace (sociological concept)Student engagement
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT Correlation between student attendance and eventual performance is well documented in the literature. Even with increasing access to compatible web-based resources or lecture recordings, traditional face-to-face classroom lectures are considered better at engaging the students with the content. Successful students are well aware of the importance of attendance. Yet absences are common in engineering lectures. Often a quarter of the students do not attend lectures. Frequent absences often result in subsequent academic hardship. 
\nPURPOSE While the relationship between attendance and performance is known, the drivers for the individual absences are either unknown or varied, and thus challenging to address. This study aims to understand the causes for absences in the hope to develop an evidence-based model for strengthening student attendance. 
\nAPPROACH A survey was developed to highlight common reasons for lecture absences and to capture ways students make up for their absences. The survey was administered on students taking core engineering courses at Auckland University of Technology, University of Waikato and University of Queensland. The overall themes from the survey are summarized and discussed. 
\nRESULTS The survey results agree with anecdotal attendance rates observed by faculty. Many factors influence student absenteeism. The responses reflect the challenge students face in balancing study, family life, and financial commitments. An additional layer of complexity was noted by the availability of recorded lectures. 
\nCONCLUSIONS Recognizing the various attitudes towards lectures and the varied reasons for lecture absences can yield a powerful mitigation tool. While the results highlight some drivers for absences that are difficult to easily address by a course instructor, the survey does provide insights on areas where instructors may be able to make a notable impact towards student engagement.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,161 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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