ReFresh: Retaining First Year Engineering Students and Retraining for Success
Notice bibliographique
Résumé
Student retention and support are key priorities at the University of Toronto Faculty of Applied Science and Engineering, as is evidenced by a first year to second year average retention rate of 91% over the past 4 years. At U of T Engineering, academic standing and registration are determined on a term-by-term basis. As a result, student performance in the fall term can result in obligatory withdrawal from their studies in January, including first year students. While approximately only 4% of the first year class have to withdraw, the impact can be very distressing for the individual student, as his/her plans for the year are disrupted and their confidence shaken. Withdrawal from studies can occur for many reasons such as insufficient academic background from their high school, personal crisis, low resilience and lack of study skills and these struggles can be especially acute for international students. The ReFresh Program gives these students an opportunity to continue their education while learning from their mistakes. A small classroom environment allows students to integrate into a collaborative community, create study groups with classmates, communicate easily with their instructors and TA’s and benefit from constant support from First Year Office staff. This format helps students deal with the personal and academic challenges that prevented them from performing at their best in the fall term, relearn the foundations and key concepts of Calculus, Physics, Computer Programming, Chemistry and Linear Algebra and develop a plan to be successful for the next fall to repeat their first semester. This paper will discuss the structure of the ReFresh program as well as the impact on student success, student development and retention.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».