Examining the Effects of Financial Aid on Student Persistence in Taiwanese Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
<p class="apa">The purpose of this study was to examine the effects of financial aid policies on student persistence between the first and second year at a private four-year postsecondary institution in Taiwan. A two-phase sequential research design was employed with priority was given to the quantitative data–structural equation modeling (SEM). While the conceptual framework of this study was drawn from multiple research antecedents in relation to student persistence the major perspective guiding it was based on St. John’s (1992) analysis of the research. Overall, the greatest effects on persistence were the measures of high school academic performance, followed by campus work, academic integration, social aspiration for attending college, financial aid, and parental supports, while neither parental educational attainments, faculty-student interactions, the practical value for future employment, nor peer relations were associated with students’ decision to remain enrolled in college, results which merit further investigation. In sum, this study provides a necessary beginning step, more institutional research is needed in Taiwan to improve policy makers’ and institutional researchers’ understanding of the complex interplay between student financial aid and college experiences in students’ decisions to persist in college as well as to develop a longitudinal database to identify ways to increase student success.</p>
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».