Retaining Black Students in Engineering: Do Minority Programs Have a Longitudinal Impact?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In an effort to assist minority populations who are at risk of attrition in science, mathematics, and engineering programs, university administrators have launched and evaluated minority support programs. One such program implementation and evaluation was completed and reported, which noted trends in academic outcomes of program participants, such as grade point averages and standardized mathematics and science reasoning test scores, with participants' outcomes observably exceeding those of a similar sample of nonprogram participants (Good, Halpin, & Halpin, 1999). As is true with many program evaluations, however, this data only revealed information concerning achievement of the students in the freshman year and did not follow the students' success into subsequent years after program completion. Therefore, the purpose of this study was to examine if an effect on academic achievement occurred throughout the participants' sophomore years of study and if participants in the program were more likely to remain within the College of Engineering as a result of program involvement. The data source for this study was 58 African-American students enrolled in a pre-engineering program at a large land-grant university (34 volunteer program participants and a comparison group of 24). Quarter grade point averages and retention status were collected for both groups throughout their sophomore years. In addition, 12 of these students (six per group) were interviewed concerning their freshman year pre-engineering experiences. Results of this study indicate that, although benefits to academic achievement due to academic support encountered during the freshman year may possibly diminish over time, the effects of engaging in such programs on actual retention remain of significant interest to program administrators and researchers.
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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 | 0,044 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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