Enrollment in Distance Education Classes is Associated with Fewer Enrollment Gaps Among Independent Undergraduate Students in the US
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Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to determine whether nontraditional undergraduate students in the US who enroll in distance education classes are less likely to have an enrollment gap (enrollment gap=part year enrollment). Previous research has shown that preference for distance education classes is significantly greater among nontraditional than among traditional undergraduate students; nontraditional students invariably have a greater number of competing demands (work and family) on their time. Since distance education courses provide students with more convenient and flexible class schedules, nontraditional students, who have time or location constraints that prevent them from enrolling in face-to-face classes during a semester or quarter, may be more likely to enroll in distance education classes in order to stay enrolled for the entire academic year. Based upon this rationale, we predicted that enrollment in distance education classes is significantly related to a decreased likelihood of an enrollment gap among nontraditional students. To test this prediction, we used data from the National Postsecondary Student Aid Survey (NPSAS) conducted in 2008. The NPSAS 2008 used a complex survey design to collect data from a nationally representative sample of about 113,500 postsecondary undergraduate students in the US. Results confirm our prediction, and show that enrollment in distance education is significantly related to a decreased likelihood of an enrollment gap among nontraditional students, but not among traditional students. Results also show that five of the seven dropout risk factors (identified by previous research to decrease 6-year graduation rates) are each significantly associated with an increased likelihood of an enrollment gap. These results suggest that the offer of distance education classes could increase degree progress and possibly completion rates for nontraditional undergraduates who are at high risk for dropout.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle