Higher Education Student Support Program Expansion: A Decade of Progress and Success for English as an Additional Language (EAL) and International Students
Notice bibliographique
Résumé
One method to support English as an additional language (EAL) students in higher education is through the development of an extracurricular support program catered to the specific academic and psychosocial needs of post-secondary EAL students within an individual faculty. In 2009, the Mount Royal University (MRU) EAL Nursing Student Support Program (NSSP) was created to support the EAL student population within MRU's Bachelor of Nursing (BN) faculty. Following over a decade of support program success documented in a series of scholarly publications, this study aims to capture the longitudinal impact of EAL NSSP on the continued success of its alumni within the academic, professional, and personal domains. A hermeneutic approach to phenomenology was used to measure the perceived impact of the student support measures on their professional and personal development. Participant interviews revealed six themes: (a) skills and knowledge obtained from membership in the support program, (b) continued engagement in professional development and leadership opportunities following support program involvement, (c) accomplishments attained following support program membership, (d) future goals, (e) eagerness to help future generations of EAL students, and (f) the need for continued EAL student support. The findings from this study demonstrate the importance of EAL student support in higher education, showcasing the profound, long-term impact that an effective and intentional EAL student support program design can have.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».