Nourishing STEM Student Success via a TEAM-Based Advisement Model
Notice bibliographique
Résumé
LaGuardia Community College is an international leader recognized for developing and successfully implementing initiatives and educating underserved diverse students. LaGuardia’s STEM students are holistically advised by a team of dedicated faculty and staff members from different departments and divisions. As an innovative approach to advisement, students are first connected to an advising team member in their discipline-based first-year seminar and consequently guided by other cross-institutional advisement team members to ensure their continued success. In this article, we share our policies, processes, and promising practices in advising STEM student at an urban public institution. We present arguments that address and support five pillars for student success: 1) the student matters, 2) supportive culture matters, 3) effective communication matters, 4) data matters, and, 5) clear pathways and effective advisement matters. Finally, we present empirical evidence that show positive results in terms of students’ retention. Specifically, there was an improvement in the actual Fall 2015 to 2016 return rate of STEM students, from 62.9% to 64.6%. Our scaled practice demonstrates the value of collaborative team-based advisement efforts as supported through professional development can improve community college STEM student persistence when the above five pillars are fully espoused by the institution.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».