Les facteurs liés à la persévérance dans un programme au premier cycle universitaire
Notice bibliographique
Résumé
De nos jours, le cheminement des étudiants ne suit plus une trajectoire linéaire (Conseil supérieur de l’éducation [CSE], 1988 ; Coulon, 1997). L’étudiant s’efforce de plus en plus de concilier travail, vie personnelle et vie universitaire au point où il est quelquefois obligé d’arrêter ses études. Pour l’année universitaire 2010-2011, seulement un tiers des étudiants parmi ceux qui avaient commencé un programme de premier cycle universitaire ont obtenu leur diplôme (gouvernement du Québec, 2014). Le décrochage des études au niveau universitaire affecte la société, l’université, et l’individu lui-même (Berger et Parkin, 2009 ; Institute for higher education policy [IHEP], 1998 ; McMahon, 2009). Cependant, l’accroissement de l’hétérogénéité des caractéristiques étudiantes (CSE, 2013) est un phénomène qui rend de plus en plus difficile l’identification des facteurs qui entravent la persévérance. Dans un contexte de rationalisation financière où préserver les sources de revenus est important, il devient crucial de cerner ces facteurs. \n Alors, la question qui subsiste est : quels sont les principaux facteurs qui influencent la persévérance dans un programme de premier cycle universitaire ? Ainsi, cette étude détermine les facteurs qui influencent la persévérance au premier cycle universitaire. De manière spécifique, il s’est agi de définir le profil type d’un étudiant persévérant, puis de déterminer les facteurs clés de cette persévérance au sein des étudiants du premier cycle. À cet effet, nous avons utilisé un échantillon de 718 étudiants inscrits pour la première fois à l’Université de Sherbrooke en automne 2008. Cet échantillon a été constitué grâce à deux sources de données provenant d’un questionnaire adressé aux étudiants par courriel et des données du bureau de la registraire de l’Université de Sherbrooke. La classification hiérarchique ascendante (CHA) et un modèle probit bivarié ont été utilisés pour analyser ces données. Les résultats montrent l’importance des variables institutionnelles parmi les facteurs qui influencent la persévérance dans un programme de premier cycle universitaire.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».