Researching admissions: what can we learn about selections of applicants from findings about students in difficulty on a social work programme
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the findings of a small‐scale empirical study of social work admissions data. It is designed to be exploratory in nature and used to illustrate key themes discussed in a previous paper. The study has been designed as a comparator to a Canadian study with the aim of building upon their findings within the current UK/England context. The research examines the relationship between applicants' pre‐admission information and their subsequent performance on the programme. Data relating to a sample of students and available at the pre‐admission stage (from application forms and interviewer report forms) and data relating to students on the programme who had been identified (by faculty) as having difficulties in one or more areas of their learning, are compared to a sample of those not identified as having experienced such problems. The two groups (total sample size=150) are drawn from one university in southern England and comprise students from both undergraduate and postgraduate programmes. Methodological issues are critically analysed and findings are explored and compared to that of the Canadian study. Key themes regarding the seemingly complex relationships between performance on the programme and academic background, extent of previous experience and a range of other factors are discussed and examined in relation to other available literature. Implications are explored in relation to current practice and development needs within social work education.
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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 | 0,062 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,017 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».