Items used for the social-psychological constructs evaluated by the survey instruments, the complete beginning of fall survey, and the complete end of fall and spring quarter surveys are presented in the supporting information.
Notice bibliographique
Résumé
During the past few decades, there has been a nationwide push to improve performance and persistence outcomes for STEM undergraduates. As part of this effort, recent research has emphasized the need for focus on not only improving the delivery of course content, but also addressing the social-psychological needs of students. One promising intervention type that has been proposed as a multifaceted way to address both cognitive and social-psychological aspects of the learning process is the learning community. Learning communities provide students with opportunities to build a strong support system in college and are generally associated with increased student engagement and integration with campus systems and cultures. In this study, we examine the impact of a learning community intervention for first-year biological sciences majors, the Enhanced Academic Success Experience (EASE) program. Incoming freshmen are assigned to EASE based on their SAT (or ACT equivalent) Math score, a metric demonstrated to be a key predictor of student success in the program. We find that enrollment in EASE is correlated with higher STEM course grades; an increase of 0.25 (on a 0–4 point scale) in cumulative first-year GPA; and gains in non-academic outcomes, such as measures of sense of belonging and academic integration. Further, these outcomes are more pronounced for particular subgroup populations. For example, whereas surveyed male students seemed to benefit academically from participating in a learning community, female students reported a greater sense of belonging in regard to the biological sciences major and reported higher values for behavioral indicators of academic integration. Lastly, we find that the EASE program is positively correlated with students’ intention to stay in the biological sciences major. And, among the three race-oriented groups, this impact is most pronounced for under-represented students. In light of these findings, we discuss the potential of discipline-specific learning community programs to improve academic outcomes for students most at risk of leaving STEM majors, such as students underprepared for college level coursework.
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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 | 0,024 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,093 | 0,025 |
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 ».