The Effects of Formal Mentoring on First-Time Freshman GPA, Course Completion, and Retention Rates
Notice bibliographique
Résumé
Problem The purpose of this study is to evaluate the effect of one quarter of a formal mentoring program on the academic success and retention of first-year university students. Method Prior to the beginning of fall quarter 2007, a randomly selected group of 75 first time freshmen students at Walla Walla University (WWU) were invited to participate in an experimental mentoring program. Similarly, a silent control group of 75 first-time freshmen students were randomly selected. Non-student mentors were interviewed and hired to carry out the mentoring project. The retention rate, grade point average (GPA), and credit drop/failure rate of the students in the experimental group were compared to the retention rate, GPA, and credit drop/failure rate of the control group. Results The results indicated that though there was not a significant difference in the overall mean university GPA between the two groups, fewer students in the mentored group ended the quarter with a university GPA below 2.0 than did students in the control group. Additionally, mentored students who entered the university with low high-school performance indicators showed stronger academic success than did control group students. And students in the mentored group dropped and/or failed fewer credits than did those in the control group. There were no differences in retention rate. Conclusions A longitudinal study is needed to give closer study to the extended impact of mentoring on student success and retention.
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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) | 0,000 | 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 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 ».