Factors Influencing Adaptation Of Indigenous Students At Selected Public Universities In Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Despite an increase in access to tertiary education, poor performance and high dropouts among the indigenous students are still evident. Past studies from Australia, Canada and New Zealand show that indigenous students’ failure to adapt to academic and social life in the campus was a contributing factor. However, study on indigenous students in the local university context is still scarce, hence, not much is known about their state of adaptation. To fill in the literature gaps, this study aims to determine the level of adaptation among indigenous students at public universities in Malaysia and explore whether their adaptation differs according to demographic profile. A Mixed Method Sequential Explanatory Design was carried out to achieve the objectives of the study. Data was collected through both quantitative and qualitative approaches. Quantitatively, 160 (n=160) indigenous students from 10 public universities were sampled through purposive sampling. Their adaptation was measured by the Self-Adaptation to College Questionnaire (SACQ). Instruments that were used to measure factors related to indigenous’ adaptation were self-esteem scale, resiliency scale, self-regulation scale and the support scale. Qualitatively, 12 indigenous students have participated in semi-structure interviews to explore the challenges faced by them when studying at the university and to understand the sources of the support that they received. The findings revealed that indigenous students’ have moderate level of academic adaptation (m=2.93), high level of socio-emotional adaptation (m=3.07) and high overall adaptation (m=3.02).Level of adaptation also differ according to their demographic such as first-generation, ethnicity and household income.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».