4 research outputs found
Predictors of knowledge creation performance. A quantitative qualitative comparative study of European doctorandi
Aquesta tesi forma part d'un projecte destinat a predir el rendiment acadèmic dels estudiants de doctorat portat a terme per l'INSOC (International Network on Social Capital and Performance). El grup de recerca INSOC està format per les universitats de Girona (Espanya), Ljubljana (Eslovènia), Giessen (Alemanya) i Ghent (Bèlgica). El primer objectiu d'aquesta tesi és desenvolupar anàlisis quantitatius comparatius sobre el rendiment acadèmic dels estudiants de doctorat entre Espanya, Eslovènia i Alemanya a partir dels resultats individuals del rendiment acadèmic obtinguts de cada una de les universitats. La naturalesa internacional del grup de recerca implica la recerca comparativa. Vam utilitzar variables personal, actitudinals i de xarxa per predir el rendiment. El segon objectiu d'aquesta tesi és entendre de manera qualitativa perquè les variables de xarxa no ajuden quantitativament a predir el rendiment a la universitat de Girona (Espanya). En el capítol 1, definim conceptes relacionats amb el rendiment i donam un llistat de cada una de les variables independents (variables de xarxa, personals i actitudinals), resumint la lliteratura. Finalment, explicam com s'organitzen els estudis de doctorat a cada un dels diferents països. A partir d'aquestes definicions teòriques, en els pròxims capítols, primer presentarem els qüestionaris utilitzats a Espanya, Eslovènia i Alemanya per mesurar aquests diferents tipus de variables. Després, compararem les variables que són relevants per predir el rendiment dels estudiants de doctorat a cada país. Després d'això, fixarem diferents models de regressió per predir el rendiment entre països. En tots aquests models les variables de xarxa fallen a predir el rendiment a la Universitat de Girona. Finalment, utilitzem estudis qualitatius per entendre aquests resultats inesperats. En el capítol 2, expliquem com hem dissenyat i conduït els qüestionaris en els diferents països amb l'objectiu d'explicar el rendiment dels estudiants de doctorat obtinguts a Espanya, Eslovènia i Alemanya. En el capítol 3, cream indicadors comparables però apareixen problemes de comparabilitat en preguntes particulars a Espanya, Eslovènia i Alemanya. En aquest capítol expliquem com utilitzem les variables dels tres països per crear indicadors comparables. Aquest pas és molt important perquè el principal objectiu del grup de recerca INSOC és comparar el rendiment dels estudiants de doctorat entre els diferents països. En el capítol 4 comparem models de regressió obtinguts de predir el rendiment dels estudiants de doctorat a les universitats de Girona (Espanya) i Eslovènia. Les variables són característiques dels grups de recerca dels estudiants de doctorat enteses com una xarxa social egocèntrica, característiques personals i actitudinals dels estudiants de doctorat i algunes carecterístiques dels directors. Vam trobar que les variables de xarxa egocèntriques no predien el rendiment a la Universitat de Girona. En el capítol 5, comparem dades eslovenes, espanyoles i alemnayes, seguint la metodologia del capítol 4. Concluïm que el cas alemany és molt diferent. El poder predictiu de les variables de xarxa no millora. En el capítol 6 el grup de recerca dels estudiants de doctorat és entès com una xarxa duocèntrica (Coromina et al., 2008), amb l'objectiu d'obtendre informació de la relació mútua entre els estudiants i els seus directors i els contactes d'ambdós amb els altres de la xarxa. La inclusió de la xarxa duocèntrica no millora el poder predictiu del model de regressió utilitzant les variales egocèntriques de xarxa. El capítol 7 pretèn entendre perquè les variables de xarxa no predeixen el rendiment a la Universitat de Girona. Utilitzem el mètode mixte, esperant que l'estudi qualitatiu pugui cobrir les raons de perquè la qualitat de la xarxa falla en la qualitat del treball dels estudiants. Per recollir dades per l'estudi qualitatiu utilitzem entrevistes en profunditat.This thesis belongs to a wider project designed to predict PhD students' academic performance carried out by the INSOC (International Network on Social Capital and Performance). The INSOC research group is composed by the universities of Girona (Spain), Ljubljana (Slovenia), Giessen (Germany) and Ghent (Belgium). The first aim of this thesis is to develop quantitative comparative analyses about the PhD students' academic performance across Spain, Slovenia and Germany from the individual academic performance results obtained in each university member. The international nature of the research group implies that we strongly emphasize comparative research. We use together background variables, attitudinal variables and social network variables for predicting performance. The second aim of this thesis is to qualitatively understand why network variables fail to quantitatively predict performance in the University of Girona (Spain). Thus, this thesis fit into the multimethod tradition. In Chapter 1, we define concepts related with performance and we give a list of each of the independent variables (social network, background and attitudinal variables) with a literature summary. Finally, we explain how PhD studies are organaized in the different countries. Drawing from these theoretical explanations, in the next chapters we first present the questionnaires used in Spain, Slovenia and Germany to measure these different types of variables. Then, we compare the variables which are relevant in order to predict PhD student performance in each country. After that, we fit alternative regression models to predict performance across countries. In all these models network variables fail to predict performance in the University of Girona. Finally, we use a qualitative study to understand this unexpected result. In Chapter 2, we explain how we designed and conducted a survey in the different countries with the aim of explaining the PhD students' performance obtained in Spain, Slovenia and Germany. In Chapter 3, we create comparable indicators wherever some comparability problems arose with particular questions in Spain, Slovenia and Germany. In this chapter we explain how we used all three countries' variables in order to create comparable indicators. This step is very important because the main goal of the INSOC research group is to compare the PhD student's performance between the different countries. In Chapter 4 we compare regression models obtained to predict PhD students' academic performance in the universities of Girona (Spain) and Slovenia. Explanatory variables are characteristics of PhD student's research group understood as an egocentered social network, background and attitudinal characteristics of the PhD students and some characteristics of the supervisors. We find that egocentered network variables do not predict performance in the University of Girona. In Chapter 5 we compare the Slovenian, Spanish and German data, following the methodology used in Chapter 4. We conclude that the German case is very different. Predictive power of network variables does not improve. In Chapter 6 the PhD student's research group is understood as a duocentered social network (Coromina et al., 2008), in order to obtain information regarding the mutual relationship between PhD students and their supervisor and the ties of both to their alters in the network. The inclusion of duocentered network variables does not improve the predictive power of the regression model using egocentered network variables. Chapter 7 attempts to understand why networks fail to predict performance in the University of Girona. Using the mixed method approach, we expect that a qualitative study can uncover the reasons why the quality of the networks fails to translate into the quality of the students' work. For data collection in the qualitative research we used in-depth interviews
Effect of Background, Attitudinal and Social Network Variables on PhD Students’ Academic Performance: A Multimethod Approach = Efecto de las variables personales, actitudinales y de red social en el rendimiento académico de los estudiantes de doctorado: un enfoque multimétodo
The aim of this paper is to predict the academic performance of PhD students understood as publications and presentations at conferences. MATERIALS AND METHODS: We use a multimethod approach, a quantitative web survey of PhD students and their supervisors and in-depth interviews. We surveyed all PhD students at the University of Girona (Spain) in their 4th and 5th year, who held either a PhD grant or a teaching position at the university. RESULTS: The explanatory variables of PhD performance are of three types: characteristics of the PhD students’ research groups understood as social networks, background variables and attitudinal characteristics. The quantitative analyses show the importance of some background and attitudinal variables like supervisor performance, having a grant, or motivation. The qualitative results show networking to be also important. Policy implications are drawn at country and university level. DISCUSSION: Policy implications are drawn at country and university levelEl objetivo de este artículo es predecir el rendimiento académico de los estudiantes de doctorado entendido como publicaciones y presentacions en congresos. MATERIALES Y MÉTODOS: Usamos un enfoque multimétodo, una encuesta cuantitativa por internet de los estudiantes de doctorado y sus directores y entrevistas en profundidad. Encuestamos a todos los estudiantes de doctorado en la Universidad de Girona (España) en su cuarto o quinto año que tenían o bien una beca o tareas docentes en la universidad. RESULTADOS: Las variables explicativas del rendimiento son de tres tipos: características de los grupos de investigación de los estudiantes, entendidos como redes sociales, y características personales y de actitud. Los resultados cuantitativos muestran la importancia de variables personales y de actitud, como rendimiento de los directores, tener beca o motivaciones. Los resultados cualitativos muestran la importancia de las redes. DISCUSIÓN: Se explican las implicaciones en política académica a nivel estatal y de universida
Networks of PhD Students and Academic Performance: A Comparison across Countries
In this article we compare regression models obtained to predict PhD students’ academic performance in the universities of Girona (Spain) and Slovenia. Explanatory variables are characteristics of PhD student’s research group understood as an egocentered social network, background and attitudinal characteristics of the PhD students and some characteristics of the supervisors. Academic performance was measured by the weighted number of publications. Two web questionnaires were designed, one for PhD students and one for their supervisors and other research group members. Most of the variables were easily comparable across universities due to the careful translation procedure and pre-tests. When direct comparison was not
possible we created comparable indicators. We used a regression model in which the country was introduced as a dummy coded variable including all possible interaction effects. The optimal transformations of the main and interaction variables are discussed. Some differences between Slovenian and Girona universities emerge. Some variables like supervisor’s performance and motivation for autonomy prior to starting the PhD have the same positive effect on the PhD student’s performance in both countries. On the other hand, variables like too close supervision by the supervisor and having children have a negative influence in both countries. However, we find differences between countries when we observe the motivation for research prior to starting the PhD which increases performance in Slovenia but not in Girona. As regards network variables, frequency of supervisor advice increases performance in Slovenia and decreases it in Girona. The negative effect in Girona could be explained by the fact that additional contacts of the PhD student with his/her supervisor might indicate a higher workload in addition to or instead of a better advice about the dissertation. The number of external student’s advice relationships and social support mean contact intensity are not significant in Girona, but they have a negative effect in Slovenia. We might explain the negative effect of external advice relationships in Slovenia by saying that a lot of external advice may actually result from a lack of the more relevant internal advic
Aplec de materials multimèdia per a l'àrea d'Educació Física
Resumen tomado parcialmente del autorSe presenta una recopilación de materiales de Educación Física para los niveles de Primaria y Secundaria con los contenidos siguientes: 1, vídeos de cursos hechos en años anteriores; 2, presentaciones de contenidos sobre deportes: bicicleta de montaña, balonmano, hockey, béisbol, juegos, y hábitos saludables: nutrición, cuidado del cuerpo, orientación... El objetivo de este material es facilitar la comunicación y el intercambio de información de recursos y experiencias entre el profesorado del área de Educación Física de diferentes centros educativos. En el proyecto participaron 23 profesores que se encargaron de explorar y crear materiales multimedia de utilidad didáctica, trabajar y analizar software, profundizar en el conocimiento de los recursos y en su aplicación al aula y reflexionar sobre los cambios metodológicos y didácticos que comporta el uso de estos recursos en el área de Educación FísicaBalearesES