A Mixed Methods Exploration of Students' Experiences of Taking Part in a Tuition Assistance Program in Rural Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on the experiences of rural students taking part in the Zero Fee Tuition program—a postsecondary tuition assistance program providing up to $5,000 in tuition subsidies for students residing in Drayton Valley, Alberta, Canada. Zero Fee Tuition was introduced by the Town of Drayton Valley in 2019 as a rural development initiative focused on attracting and retaining postsecondary education students. Here, we present a qualitatively-oriented mixed methods study of interview, focus group, and survey data collected with 24 Zero Fee Tuition students in 2021-2022 as part of a broader community-based participatory research project. In this paper, we explore two overarching themes: (a) facing opportunities and challenges throughout zero-fee tuition education, and (b) shifting the culture of education and training in Drayton Valley. Our results suggest that students' experiences were heavily shaped by the gendered care work they undertake in addition to, and as part of, their paid work and studies. Further, the Zero Fee Tuition program provided many students the first opportunity to attend a postsecondary education program. In this way, our findings suggest that Zero Fee Tuition is working towards its goal of expanding educational opportunities for residents of Drayton Valley. We discuss our findings within a rural oil-based town shaped by a boom-bust economy. Despite the positive contributions of the Zero Fee Tuition program, our analysis demonstrates the persistence of social structural conditions that impact the challenges faced by participants in this study.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».