A scalable goal-setting intervention closes both the gender and ethnic minority achievement gap
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The gender and ethnicity gap in academic achievement constitutes one of today’s key social problems. The current study, therefore, assessed the effects of a brief, evidence-based online intervention aimed at enhancing goal-directed conceptualization and action among first year college students (N=703) at a large European business school. The academic performance of these students was contrasted with that of three pre-intervention control cohorts (N=896, 825 and 720), with particular attention paid to the role of gender and ethnicity. The intervention boosted academic achievement and increased retention rates, particularly for ethnic minority and male students (who had underperformed in previous years). The gap in performance between men and women, and for ethnic minorities versus nationals, became considerably smaller within the intervention cohort. After Year 1, the gender gap closed by 98%, and the ethnicity gap by 38% (rising to 93% after the second year). All groups in the intervention cohort performed significantly better than control cohorts, but the effect was particularly large for males and ethnic minorities. The increase in performance was largest for ethnic minority males: they earned 44% more credits, and their retention rate increased 54%. Overall, the results indicate that a comprehensive goal-setting intervention implemented early in students’ academic careers can significantly and substantially reduce gender and ethnic minority inequalities in achievement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».