What faculty say, and convey, matters: Interactions with underrepresented students in science, technology, engineering, and mathematics.
Notice bibliographique
Résumé
Join us for this invited presentation as we examine students perceptions of their interactions with faulty. The participants in this study were primarily undergraduate students; however, approximately one-quarter of the participants were graduate students and post-doctoral research assistants. The entire sample consisted of students from a variety of postsecondary institutions including public and private, predominantly White, historically Black and Hispanic serving institutions from across the United States. This research is part of a larger study conducted over a 5-year period (2004–2009) with the National Society of Black Physicists (NSBP) and the National Society of Hispanic Physicists (NSHP). The majority are physics majors; however, some students are pursuing dual degrees in other STEM disciplines such as math, astronomy, and engineering. The findings of this study indicate that their interactions with faculty in the classroom and in advising session are critical. When those interactions are positive students benefit tremendously; however, in many instances they are negative and the interactions can cause barriers to their engagement in learning process and in how supported students feel pursuing science. Join us as we discuss some of the challenges and opportunities that these students encounter in their interactions with faculty.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».