From G.E.D. to Ph.D.: Eric Thomas as a Model of Educational Success
Notice bibliographique
Résumé
Since the General Educational Development (GED) Program was established in 1943, more than 17 million people have received a GED Credential. According to the American Council on Education (ACOE), the GED test is considered an alternative option to the US High school diploma, HiSET and TASC tests; the GED test verifies whether the test taker has the United States or Canadian high school-level academic skills (Larson et al., 2016; Rice, 2016). The GED tests entail five subject contents such as writing skills, reading skills, social studies, science, and mathematics—and although the standards required for passing the tests vary across states, these standards are generally similar (Larson et al., 2016; Rice, 2016). This chapter will examine the words Dr. Eric Thomas uses during an interview on the day that he obtained his Ph.D. (Philosophy in Education) from Michigan State University. During this interview with Glenn Twiddle, Dr. Thomas discusses the various factors that motivated him to pursue and earn a Ph.D. In particular, this content analysis will determine the themes Dr. Thomas believes are essential catalysts for educational success. Qualitative analysis of Dr. Thomas’s interview reveals four themes related to (a) The Habit of Avoiding Challenges; (b) The Value of Facing Challenges; (c) The Importance of Receiving Encouragement and Accepting Help; (d) The Fragility of Work-Life Balance. Essentially, these themes highlight Dr. Thomas’s initial habit of running from academic challenges, the reasons why he faced educational challenges in his life, what he learned about himself after facing academic challenges, the importance of receiving encouragement and accepting help from others, as well as how he manages work-life balance.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».