Building Pipelines into High-Impact Learning Experiences
Notice bibliographique
Résumé
As colleges and universities increasingly emphasize the importance of High-Impact Learning Experiences (HILEs) in fostering deep learning, equity, and student success, a critical challenge persists: many students remain unaware of these transformative opportunities until later in their academic journey, if at all. To address this gap in early exposure, two complementary pedagogical approaches were piloted with the aim of cultivating interest and engagement with HILEs from the outset of students’ college experiences. The first, termed the Spark Engagement (SE) approach, involves integrating concise, student-centered modules into existing courses. These modules are intentionally designed to foreground HILEs and prompt students to reflect on their academic and personal goals through interactive, course-relevant activities. The second approach, Enlighten, Engage, Emerge (E3), provides students with curated, discipline-specific examples of HILEs that directly connect with the material being taught in class, thereby making abstract opportunities tangible and relevant. This article examines the conceptual foundations, implementation strategies, and preliminary outcomes of both SE and E3. Drawing on qualitative and quantitative data from pilot implementations, it highlights effective practices, common challenges, and lessons learned. It also outlines plans for scaling and refining these approaches within and beyond the pilot institutions. Ultimately, this work aims to inform and inspire educators, administrators, and institutional leaders seeking proactive and scalable strategies to introduce students, particularly those from historically underserved populations, to the full range of high-impact educational opportunities available to them.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,008 |
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 ».