Flexible deadline policies and practices to support mental health and academic success
Notice bibliographique
Résumé
Flexibility in post-secondary education has been gaining traction for years; however, the COVID-19 pandemic accelerated its adoption and visibility, particularly through policies such as extended deadlines and student self-reported absences. Despite the growing presence of these approaches, little is known about the specific skills students need to successfully navigate flexible deadline policies. In this study, we used quantitative and qualitative approaches to investigate student and educator perspectives and experiences with flexible deadline policies at a large Canadian institution. Both surveys and semi-structured interviews were conducted to collect data from consented participants. Quantitative data were analyzed using descriptive statistics and qualitative data were thematically analyzed using NVivo. This study received ethics approval. Findings revealed both shared and divergent perspectives. Students and educators agreed that flexibility reduced stress and improved the quality of submitted work. However, the success of these policies often depended on how, when, and by whom they were used. Students emphasized the need for time management, emotional regulation, and prioritization skills, whereas educators focused on organization and self-motivation. Although students expressed a desire for support and resources to build these skills, educators noted increased workloads and questioned whether this responsibility should fall on them. Participants in this session will gain insight into how flexible deadline policies influence student mental health, what specific skills support effective use of flexibility, and where misalignment exists between student and educator expectations.
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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 | 0,009 | 0,030 |
| 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 | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».