Bridging the Digital Divide and Soft Skills: Professional Development for Underrepresented Students at a Minority-Serving Institution
Notice bibliographique
Résumé
In response to persistent inequities in employment outcomes, professors must educate college students attending Minority-Serving Institutions to thrive in competitive industries through robust digital skills training, soft skills development, and resume-building skills. The objectives of the study were to explore students' confidence with digital tools, soft skills, and to determine the effectiveness of the workshop in preparing students for resume building and job interviews. Ten undergraduate students participated in a two-week professional workshop. Using a mixed-methods approach, data were collected on the last day of the workshop. Results of the study indicated that all participants found Grammarly to be very effective, while 90% rated Microsoft Excel and LinkedIn to be very effective. The participants rated communication, group work, and problem-solving as very effective (90%), and 80% rated public speaking, and preparation of resume and interviews as very effective. Participants unanimously rated the workshop highly. Themes that emerged from the study were instructor effectiveness, interaction with the professor and peers, and skill development. The students recommended a longer duration for the workshop. These findings suggest the transformative potential of targeted, hands-on interventions in advancing equity and employability for underrepresented college students.
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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 | 0,001 | 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 ».