Teaching Learning and Motivation Strategies to Enhance the Success of First-Term College Students
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
This study examined the effect of taking a Learning and Motivation Strategies course on GPA and retention of 351 new freshmen over their first four quarters, in comparison to 351 matched non-takers. The course taught four strategies and eight sub-strategies to help students overcome procrastination, build self-confidence, take responsibility, learn from lecture and text, write papers and manage their lives. New freshmen who took the course in their first quarter had significantly higher GPAs in each of their first four quarters, significantly higher retention (six times more likely to be retained) than did matched controls, and had higher graduation rates. Purposes of the Study Getting into college and then dropping out is a problem at postsecondary education institutions, even among students who enter with high school records that would appear to predict college success. On a national basis the university drop-out rate is about 25 % and community college drop-out rate 50%, with the majority in both places occurring in the first year. Among urban minority students who enroll in college, 55 % choose community colleges, often because of their easy accessibility, low cost, broad based admission policies, and diversity of program offerings, yet only 50 % remain in school (American Association of Community
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 découle