The Role of Faculty Mentoring in Improving Retention and Completion Rates for Historically Underrepresented STEM Students
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing recognition of the need for science, technology, engineering, and mathematics (STEM) workers who provide diverse perspectives enabling companies to keep up with the demands of the 21st-century workforce. Creating a diverse workforce requires improving access to STEM education for historically underrepresented students, including low-income students and first-generation students. However, significant challenges and barriers exist. The purpose of this paper is to showcase an innovative approach to mentoring historically underrepresented STEM students which integrates photovoice and photo-elicitation. This new approach in mentoring takes student participation one step further by asking students to document and share their lived experiences through photographs (e.g., photovoice). Then, photo-elicitation is used to further engage students in discussing what led to their subsequent empowerment in leveraging successes or overcoming barriers. The study was conducted with 19 participants who were primarily American Indian students attending a small college in Wisconsin, USA. The findings suggest students benefited from the mentoring program and perceived it as an enriching learning experience which aided in goal development, accountability, and an opportunity to learn more about strategies for student success. The implementation of this new approach and the results gathered from this study are important as they may inform educational leaders and postsecondary institutions serving historically underrepresented STEM students on supports and strategies that could be carried out on their campuses.
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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 | 0,030 | 0,107 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».