MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC YẾU TỐ GÂY KHÓ KHĂN TRONG HỌC TẬP VÀ KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA HỌC SINH, SINH VIÊN NĂM NHẤT: TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU TẠI TRƯỜNG CAO ĐẲNG CỘNG ĐỒNG SÓC TRĂNG
Notice bibliographique
Résumé
Nghiên cứu các yếu tố gây khó khăn trong học tập của học sinh, sinh viên (HSSV) năm nhất tại Trường Cao đẳng Cộng đồng Sóc Trăng được thực hiện nhằm tìm hiểu các yếu tố gây khó khăn trong học tập của HSSV năm nhất đang học tập tại Trường. Số liệu được thu thập từ 219 HSSV năm nhất sau năm học 2012 ? 2013. Các phương pháp phân tích được sử dụng là thống kê mô tả, phân tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định Cronbach?s alpha và phân tích hồi quy tuyến tính bội. Kết quả phân tích cho thấy, có 4 nhân tố (được nhóm từ 15 yếu tố) gây khó khăn trong học tập của HSSV năm nhất là: nhân tố thuộc về cán bộ, giảng viên bao gồm 7 yếu tố; nhân tố cơ sở vật chất bao gồm 4 yếu tố; nhân tố khoảng cách, nơi ở bao gồm 2 yếu tố và nhân tố thuộc về bản thân HSSV bao gồm 2 yếu tố. Trong đó, nhân tố cơ sở vật chất là nhân tố gây khó khăn nhiều nhất trong học tập của HSSV năm nhất, kế đến là nhân tố thuộc về cán bộ, giảng viên; nhân tố thuộc về bản thân HSSV và nhân tố khoảng cách, nơi ở.
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 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 | 0,006 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,012 |
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 ».