Some Believe, Not All Achieve: The Role of Active Learning Practices in Anxiety and Academic Self-Efficacy in First-Generation College Students
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
First-generation college students face a variety of barriers in higher education compared with their continuing-generation peers. Active learning practices in STEM classrooms can potentially narrow the achievement gap by increasing academic self-efficacy, or confidence in academic abilities. However, these practices can also provoke anxiety in students. Given that anxiety can impair cognitive performance, we sought to understand how first-generation students perceive active learning practices and whether these perceptions affect the anticipated benefits of active learning. As part of a larger study on pedagogical practices in anatomy and physiology courses at the community college level, we asked students to rate various active learning techniques on how much each provoked anxiety and how much each contributed to their learning. All students ( N = 186) rated some techniques as more anxiety-provoking than others (e.g., cold calling); however, compared to continuing-generation students, first-generation students’ ratings tended to be higher. First-generation students anticipated doing more poorly in a course and attained lower final grades. Notably, the use of active learning practices did not improve first-generation students’ academic self-efficacy: by the end of term, academic self-efficacy decreased in non-white first-generation students whereas other students showed little change. When introducing active learning strategies, instructors may need to proactively address underrepresented minority students’ emotional reactions and ensure that all students experience success with these practices early in a course as a way to bolster academic self-efficacy.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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