Improving Student Preparedness and Retention—Perceptions of Staff at Two Universities
Notice bibliographique
Résumé
In 2010 the Australian government provided funding under the Higher Education Participation and Partnerships Program (HEPPP) to assist universities to achieve a 20 percent participation rate for students from lower socioeconomic backgrounds. This funding has allowed universities the opportunity to implement projects towards this end. This study explores the reactions of staff employed in devolving HEPPP projects within Deakin University (DU) and Southern Cross University (SCU). Both universities have a diverse student body, with participation by regional and low socioeconomic status (SES) students at higher proportions than the national higher education average. DU has used its HEPPP funds to establish the Deakin University Participation and Partnerships Program (DUPPP), which comprises community, school and technical/vocational education and training partnerships, embedded academic skills programs, and inclusive support programs. In contrast, SCU, through its i-OnTrack project, is developing a tracking system that will follow cohorts of students coming from diverse backgrounds in order to identify those factors in their life that either impede or boost academic excellence. Key informant interviews of academic staff at both these universities (N=18) were thematically analyzed and compared. Our recommendations for institutional practice across Australia arising from this analysis include: the need to maintain appropriate resourcing for academic staff (especially for casual tutors) to support the kinds of programs that make a difference, to commence intervention programs early at secondary school and prior to the students entering university, and for intervention programs to target all students in order to capture any students who may not be obviously at risk.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».