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Enregistrement W2578181406

Preparing Students At-Risk for Successful Transitions into Institutions of Higher Education

2016· article· en· W2578181406 sur OpenAlexaboutno aff
Lindsay M. Thornton

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigher educationMathematics educationPedagogyMedical educationBusinessEngineering ethicsRisk analysis (engineering)Public relationsPolitical scienceMedicineEconomic growthPsychologyEngineeringEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For students from lower socioeconomic areas or who might be the first in their family to contemplate attending postsecondary, transition support programs can provide students with the opportunity to become more familiar with institutions of higher education. The purpose of this Master of Teaching Research Project is to examine how a small sample of secondary and postsecondary teachers working collaboratively within a credit-bearing transition support program preparing secondary school students deemed at-risk in Toronto’s priority neighborhoods for the transition from high school to university. Data was collected through a series of semi-structured interviews with three educators involved in a specific credit-bearing transition support program in Ontario. These interviews were first audio-recorded, and then subsequently transcribed, coded, and analyzed by the researcher. The results of this qualitative study determined that the financial cost of attending postsecondary, family expectations, and systemic and cultural oppression can be barriers for students’ access to institutions of higher education. It also found secondary teachers need to further develop the reading and writing comprehension of their students, as well as their critical inquiry skills. Furthermore, the research found that transition support programs promote a sense of belonging for students involved in the programs within institutions of higher education. Finally, the study was found that students need to foster self-confidence in their academic abilities as well as self-assuredness that students at-risk are capable of attending postsecondary.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,445 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2016
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