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Enregistrement W2159446974 · doi:10.5430/ijhe.v3n3p92

Learning from Success: How Original Research on Academic Resilience Informs what College Faculty Can do to Increase the Retention of Low Socioeconomic Status Students

2014· article· en· W2159446974 sur OpenAlexvenueno aff
Erik E. Morales

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusGraduation (instrument)Ethnic groupHigher educationAttendancePsychological resiliencePsychologyPovertyStatistics educationPolitical scienceMedical educationSociologySocial psychologyMathematics educationDemographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Utilizing resilience theory and original research conducted on fifty academically resilient low socioeconomic status students of color, this article presents specific objectives and values institutions of higher learning can adopt and emphasize to increase the retention and graduation of their most statistically at-risk students. Major findings and suggestions include: constantly build students’ self-efficacy; help students realistically appraise their own strengths and weaknesses; encourage help seeking tendencies; and provide clear linkages between academic success and future economic security. According to a recent report from National Center for Education Statistics , by the year 2022, White and Asian students will increase their attendance on college campuses by 7%, whereas the rate will be 26% for African American students and 27% for Hispanics, two groups with disproportionately higher poverty rates (Hussar & Bailey, 2014). These students will continue to make up larger and larger percentages of students on college campuses nationwide. While these can be viewed as positive and exciting forecasts, they bring with them new sets of challenges. Given the changing racial, ethnic, and socioeconomic demographics of the United States, as well as shifts in expectations as to who seeks a college degree, a majority of institutions of higher education are struggling with one essential question: How do we retain and graduate greater numbers of ethnic minorities and students from lower socioeconomic backgrounds? The consequences of not meeting this challenge can be viewed on both a macro and micro level. From a societal perspective, unemployment rates, reliance on public social service agencies, incarceration rates, and America’s place in the global hierarchy are all either directly or indirectly linked with the successful education of working class and poor students, many of whom are ethnic minorities. On a more local level, as more and more first generation college students enter colleges across the country (Jehangir, 2010), institutions are increasingly recognizing the value of effectively meeting their needs (Bastedo & Gumport, 2003), for if they don’t, current and future enrollment targets may not be met. Furthermore, those with the most influence over the potential success of these students, college faculty, already acknowledge the need for, and desire, effective ways of meeting their needs (Erisman & Looney 2007). The difficulties colleges face in effectively teaching and graduating lower socioeconomic status students, often from ethnic minority backgrounds, continues to be a pressing issue. However, the issue is not a new one. Back in the early 1970s K. Patricia Cross (1971) famously talked specifically of the inability of colleges to adjust to the needs of the changing student bodies of the time. Since then, the numbers of poorer and first generation college students have only increased. Furthermore, many noted researchers in the field still acknowledge that not enough is known about how low socioeconomic college students experience and manage college life (Pascarella, Pierson, Wolniak, & Terenzini, 2004; Pike & Kuh, 2005). The rest of this paper will further define and explore the parameters of these issues and then utilize original research on academically resilient students to provide specific approaches faculty can adopt to increase the degree of resilience and persistence among first generation college students. These suggestions will be categorized and explained, then justified through related research literature.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0060,019
Communication savante0,0160,027
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,436 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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