Why information systems and software engineering students enter and leave their study programme:a factor model and process theory
Notice bibliographique
Résumé
The issues that influence students' decisions to enter and drop out of university IT programmes are a major concern for universities worldwide.The low enrolment of women in IT studies has received considerable attention from the academic world.This doctoral thesis aims to contribute to alleviating these problems.The primary contribution of this thesis is the laying out of implications for theory and practice in relation to the high student dropout rates in IT programmes.To elucidate this phenomenon, previous research on student dropout rates has advanced various factor models that explain or predict the dropout tendencies of university students.Although these studies enhance our understanding of the reasons students drop out of Computer Science (CS) courses, university studies, and online learning programmes, I found no research that describes the process that causes students to drop out of university.Such a process viewpoint is important given that students' decision to abandon a programme is not a static phenomenon, but a complex and dynamic occurrence.This phenomenon develops through a number of stages.As an initial step in filling the gap in research, I analysed qualitative interviews that centred on 40 Information Systems and Software Engineering (IS/SE) students who dropped out of the programme.I also conducted a second round of interviews with nine of these students to collect more accurate information on their motivation and emotions at the time they decided to drop out.On the basis of the interviews, I inductively developed a process theory approach, drawing from van de Ven (1992) and van de Ven and Poole (1995).The proposed process theory explains the trajectories that prompt university students to abandon the IS/SE programme.It also explains the course that the dropout process takes after decisions have been made.The findings reveal potential research directions in student dropout, and provide new insights into the reasons students abandon IS/SE studies.On the basis of the results, I formulate strategies for preventing student dropout.The second contribution of this thesis is that it sheds light on the factors that influence students' decision to enter IT programmes.Previous studies have been conducted in the US, Canada, and Australia, but only a few have been devoted to Europe.Not much research has been done on the Scandinavian context.To address this problem, I analysed the qualitative responses of 64 female sixth form students regarding their attitudes towards studying IT disciplines, including CS, IS, and SE.We also examined their perspectives on IT as a profession.This study extends the literature by offering new information on why females shun CS or IS careers and what attitudes they hold about these disciplines.
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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 | 0,013 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».