Factores institucionales asociados con la permanencia de estudiantes universitarios virtuales en condiciones de migración
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".