Impact of the Preparation for Academic Success in Science (PASS) High School to University Transition Program
Notice bibliographique
Résumé
The transition from high school to university can be difficult and stressful for many students who are not sure of how to be successful in their courses and become engaged in extracurricular activities beyond the classroom. This paper describes the design and outcomes of the Preparation for Academic Success in Science (PASS) transition program in the Faculty of Science at the University of Windsor, a mid-sized university in Ontario, Canada. The two-day PASS program, offered in the week before fall classes begin, is designed to introduce incoming students to effective study habits, note taking, and preparation for examinations. Moreover, students are advised on how to get involved in undergraduate research, study abroad, service learning, internships, and student organizations, while balancing their time, health and wellness. Results from PASS cohorts between 2017 and 2019 suggest that students who participated in the PASS program had higher major and overall averages in their first and subsequent years, and significantly greater engagement in extracurricular activities compared to the (control group) students who did not participate in the transition program. PASS is presented as an effective transition program, but it is argued that further study is required to determine how academic performance and engagement are related to the intentionality of the student when they start university, and the importance of the program to building community and a sense of belonging.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».