Early Engagement in Course-Based Research Increases Graduation Rates and Completion of Science, Engineering, and Mathematics Degrees
Notice bibliographique
Résumé
National efforts to transform undergraduate biology education call for research experiences to be an integral component of learning for all students. Course-based undergraduate research experiences, or CUREs, have been championed for engaging students in research at a scale that is not possible through apprenticeships in faculty research laboratories. Yet there are few if any studies that examine the long-term effects of participating in CUREs on desired student outcomes, such as graduating from college and completing a science, technology, engineering, and mathematics (STEM) major. One CURE program, the Freshman Research Initiative (FRI), has engaged thousands of first-year undergraduates over the past decade. Using propensity score-matching to control for student-level differences, we tested the effect of participating in FRI on students' probability of graduating with a STEM degree, probability of graduating within 6 yr, and grade point average (GPA) at graduation. Students who completed all three semesters of FRI were significantly more likely than their non-FRI peers to earn a STEM degree and graduate within 6 yr. FRI had no significant effect on students' GPAs at graduation. The effects were similar for diverse students. These results provide the most robust and best-controlled evidence to date to support calls for early involvement of undergraduates in research.
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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 | 0,013 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».