Exploring the Lived Experiences of Chronic Absenteeism Among Undergraduate Students at a Historically Black University: An Interpretative Phenomenological Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This research examines chronic absenteeism at an American public, historically Black university. Chronic absenteeism, which became a problem during and following the COVID-19 pandemic, has contributed to rising failure rates and a 34% graduation-to-retention rate among students. Using the interpretative phenomenological analysis (IPA) method, the authors, who are college instructors, interviewed 13 students with histories of absenteeism. Student cases were analyzed separately and together to identify relevant absenteeism themes. Significant themes include life conflicts (such as a flat tire or illness), lack of perceived relevance of courses (such as courses that fall outside of a student’s major), and lack of course structure (such as inconsistent policies within a course). These barriers impact all students to some degree, and these obstacles have become more frequent and substantial post-COVID-19. The barriers are described using examples and recommendations, to mitigate the problems that include, among others, clear course policies of student support in syllabi. During course introductions, course time devoted to making clear, the items that are relevant to the students’ academic majors, and care taken to ensure correspondence between what is in the course schedule and what happens in class.
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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 | 0,001 |
| 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 ».