The Transition from the Semester to the Quarter System
Notice bibliographique
Résumé
This study examined how different academic calendars (semester vs. quarter) impact the experiences of students who transferred from a semester-based collegiate institution to the University of California, Riverside (UCR)'s quarter system.This population was compared with freshman enrolled students that transferred from high school and into their first year at UCR, excluding the optional summer sessions.About half of the participants were recruited from PSYC001 and PSYC002 via SONA (UCR Psychology Subject Pool) and were granted one research credit.Transfer students were mostly recruited through UCR's Transfers F1rst Program and some through SONA as well.Participants were 18 years or older, and they were provided a link to Qualtrics (a survey tool) which measured participants' study time, academic motivation, and stress levels based on their transition.Results indicated that freshmen students had higher levels of stress than transfer students, yet no significant differences were found for motivation and study time.Results also indicated that freshman enrolled students who reported higher levels of study time experienced higher levels of stress and motivation and stress and motivation positively correlated with each other.In contrast, transfer students who reported higher levels of study time experienced higher levels of stress, but stress and study time were unrelated to motivation.These findings suggest that education experiences differentiate across students' social environment and this may shed light for preparing these populations for the challenges of higher education with respect to the academic calendars.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».