Persistence, Engagement, and Migration in Engineering Programs
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
Abstract Records from the Multiple‐Institution Database for Investigating Engineering Longitudinal Development indicate that engineering students are typical of students in other majors with respect to: persistence in major; persistence by gender and ethnicity; racial/ethnic distribution; and grade distribution. Data from the National Survey of Student Engagement show that this similarity extends to engagement outcomes including course challenge, faculty interaction, satisfaction with institution, and overall satisfaction. Engineering differs from other majors most notably by a dearth of female students and a low rate of migration into the major. Noting the similarity of students of engineering and other majors with respect to persistence and engagement, we propose that engagement is a precursor to persistence. We explore this hypothesis using data from the Academic Pathways Study of the Center for the Advancement of Engineering Education. Further exploration reveals that although persistence and engagement do not vary as much as expected by discipline, there is significant institutional variation, and we assert a need to address persistence and engagement at the institutional level and throughout higher education. Finally, our findings highlight the potential of making the study of engineering more attractive to qualified students. Our findings suggest that a two‐pronged approach holds the greatest potential for increasing the number of students graduating with engineering degrees: identify programming that retains the students who come to college committed to an engineering major, and develop programming and policies that allow other students to migrate in. There is already considerable discourse on persistence, so our findings suggest that more research focus is needed on the pathways into engineering, including pathways from other majors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle