The Influence of Learning Communities on the Interaction Levels of Developmental English Students
Notice bibliographique
Résumé
Achievement and retention of students are significant concerns for American community colleges. While 86 percent of the students surveyed by the Community College Survey of Student Engagement (CCSSE) (McClenney, 2004) indicated a goal of completing a certificate or associate’s degree program, less than a quarter of those enrolled in the 1995-1996 academic year earned this credential in the subsequent six-year period. For students entering college underprepared, these risks are magnified, increasing the possibility of low satisfaction rates, low achievement rates, and high attrition rates. Demographically, underprepared students are similar to the overall population of community college students. However, research shows that they often have a more difficult time connecting with the academic environment, are uncertain of their goals, have little academic direction, and share many of the non-cognitive characteristics found in first-generation and minority students (McCabe, 2003). These risks are important, because as Stephens (2001) found, 41 percent of freshmen at two-year colleges are enrolled in developmental courses. Studies on retention that have been applied to developmental students have concentrated on the high attrition rates, but few have considered the theories of Astin or Tinto in relation to these students. Even fewer have reviewed the influence of learning communities on developmental English students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».