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Enregistrement W7104246621 · doi:10.71781/5226

Factores institucionales asociados con la permanencia de estudiantes universitarios virtuales en condiciones de migración

2022· dissertation· es· W7104246621 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImmigration and Intercultural Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublicsInclusion (mineral)Context (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Avec l'émergence de la vision de l'éducation pour tous promulguée par l'ONU et l'avènement de l'enseignement virtuel comme troisième génération de l'enseignement à distance, diverses organisations internationales, des décideurs publics nationaux et locaux, ainsi que des autorités de divers établissements d'enseignement supérieur, ont généré une discours dans lequel il est affirmé que l'éducation virtuelle, qui défie le temps et l'espace, permet de générer l'inclusion scolaire et sociale des groupes défavorisés tels que les autochtones, les migrants, les mères célibataires et autres qui, en raison de leurs conditions, avaient été exclues du système d'enseignement en présentiel. Alors que l'offre éducative virtuelle continue de croître à pas de géant, nous constatons qu'il n'est pas possible de parler de véritable inclusion quand on sait que l'un des principaux problèmes de cette modalité est le décrochage des programmes universitaires et que, par conséquent, le système pourrait finir par exclure ces étudiants qui apportent déjà avec eux une accumulation de désavantages. Le décrochage des programmes universitaires a été étudié principalement aux États-Unis d'Amérique et les auteurs s'accordent à dire que les taux de décrochage dans l'éducation virtuelle sont considérablement plus élevés que dans l'éducation traditionnelle. Par conséquent, pour contribuer à la génération d'informations qui aident les décideurs à définir des stratégies qui réduisent la désertion et favorisent la permanence, principalement en ce qui concerne les groupes qui ont été identifiés comme "défavorisés", les objectifs de cette recherche sont a) d'analyser le facteurs qu'à partir des expériences et de l'interprétation des étudiants en situation de migration, ils considèrent pertinents pour leur persévérance dans une institution universitaire virtuelle et b) identifier les actions ou stratégies que les étudiants ont mises en œuvre au cours du programme universitaire virtuel, pour faire face aux expériences institutionnelles qui pourraient entraver leur persévérance. Pour atteindre ces objectifs, une étude qualitative de base a été réalisée qui nous a permis d'analyser, sur la base d'un entretien semi-structuré de 27 questions, les expériences institutionnelles positives et/ou négatives de 15 diplômés mexicains, au niveau du premier cycle d'une université au Mexique. Ces diplômés étaient en situation de migration ayant vécu aux États-Unis ou Canada au cours de leur parcours universitaire et ont terminé 100 % des matières du programme. Les entrevues ont duré entre 1h14 et 4h04 et ont été menées de juin à octobre 2021. Également une revue documentaire a été réalisée pour établir les normes et les exigences qui encadrent le climat culturel de l'institution éducative virtuelle où ces expériences sont réalisées. Les principaux résultats obtenus permettent d'affirmer la pertinence de l'institution pour favoriser ou freiner la persévérance universitaire virtuelle. Concernant les facteurs favorisant la persévérance, les résultats mettent en évidence l'importance des facteurs positifs liés à la plateforme technologique d'apprentissage et à la qualité académique du cursus, ainsi qu’au rôle formel et informel de certains acteurs institutionnels et des réseaux de soutien par les pairs. Contrairement à ce que prétendent certains modèles de formation à distance, l'intégration sociale prônée par Tinto (1992) s’est relevée pertinente pour la persévérance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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