The Role of Faculty Mentoring in Improving Retention and Completion Rates for Historically Underrepresented STEM Students
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle