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J-GLOBAL ID：202102250972653957   整理番号：21A0013098

工学学生の学業成績の指標:ジェンダーベース研究【JST・京大機械翻訳】

Indicators of Engineering Students’ Academic Performance: A Gender-Based Study

著者 (6件)： Nagahi Morteza (Mississippi State University,Department of Industrial & Systems Engineering,Starkville,MS,USA) ,  Jaradat Raed (Mississippi State University,Department of Industrial & Systems Engineering,Starkville,MS,USA) ,  Hossain Niamat Ullah Ibne (Mississippi State University,Department of Industrial & Systems Engineering,Starkville,MS,USA) ,  Nagahisarchoghaei Mohammad (University of North Carolina,Computer Science Department,Charlotte) ,  Elakramine Fatine (Mississippi State University,Department of Industrial & Systems Engineering,Starkville,MS,USA) ,  Georger Simon R. (Institute for Systems Engineering Research (ISER),U.S. Army Engineer Research Development Center (ERDC))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SysCon  ページ： 1-7  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 工学学生の学術性能は,文献において注目を受け続けている。しかし,文献は,学生のシステム思考(ST)スキルと5Factor Model(FFM)の人格特性,および先物的性格尺度と,性別にわたる学術的パフォーマンスに対する潜在的影響の間の同時関係を研究する研究がない。3つの確立された装置,すなわち7次元のSTスキル装置,5次元のFFM形質,および1次元の先験的人格をデータ収集のために管理した。Qualtricsを用いたウェブベースの横断的調査を,工学学生からのデータを収集するために開発した。STスキルの予測力,FFM特性,および工学学生の学術的パフォーマンスに関する先験的性格を示すために,多重グループ構造分析を適用した。調査結果は,主要なスキルと特性が,学生の学業成績と,また,性別がこれらの関係をどのように緩和するかを示す。本研究は,知識の工学教育と複雑なシステム体への重要な含意と貢献を提供できる。第1に,本研究は,性別にわたる工学学生の学業成績のより良い理解を提供するであろう。この意図は,教育者,教師,メンター,大学当局,および他の関係者が,より良い訓練と指導環境に対する学生の個人差を理解するのを助けることである。第2に,全身思考のレベルおよびFFM形質と先物的性格とのその接続におけるより密な見解は,複雑なシステムのドメインにおける工学学生の技能の理解を助けるであろう。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 構造解析 ,  技術教育 ,  多重化 ,  *教育者 ,  一次元 ,  データ収集 ,  Web【情報システム】
準シソーラス用語： 個人差 ,  5次元 ,  7次元 ,  *学業成績 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 工学 ,  学生 ,  学業成績 ,  指標 ,  ジェンダー ,  研究