Cultivating a Science, Technology, Engineering and Mathematics (STEM) community for two-year college student success and persistence
Notice bibliographique
Résumé
Undergraduate students studying Science, Technology, Engineering and Mathematics (STEM) often fail to persist in critical "gateway" courses, resulting in students leaving the STEM pathway. Community college students leave STEM pathways at higher rates than students at universities. Implementation of a program designed to engage community college STEM students and faculty in a community of support was associated with increased persistence in STEM gateway courses and associate degree completion. Program elements included support staff, a STEM study room with peer tutors, faculty advisors, and transfer assistance. Over seven years, 415 students joined this opt-in support program. The majority of students in this program were economically disadvantaged and many were nontraditional college students. Using institutional data we tested the hypothesis that participation in this program was associated with increased student success and persistence in STEM courses and at the college. The mean GPA for students in the program in the ten courses with the highest STEM enrollments was higher (2.89) than that for other students (2.76). Quarter-to-quarter persistence was 87% for program students compared to 67% for non-program students in a matched student population. In STEM gateway courses, program students had between 1.2x to 3.5x greater likelihood than non-program students of progressing to precalculus-2 controlling for first-attempt GPA in precalculus-1. Similar persistence patterns were observed for other gateway STEM courses. Observed persistence for students in the program was higher than comparable groups of students, including persistence for those who experienced early failure in STEM courses. These data suggest students should be supported through early failure to enable persistence in critical STEM sequences, especially in gateway Math and Chemistry courses.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».