Exploring Trends in BIPOC Student Engagement: A Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
The literature has shown that student engagement (SE) improves students’ self-confidence, problem-solving, and interpersonal skills, leading to positive outcomes in overall experience in higher education and potential for graduation and career success. However, SE in higher education is not well-researched among students who identify as Black, Indigenous, and People of Colour (BIPOC) or within the intersection of students with these identities who are also first-generation or international students in the Canadian context. This literature review investigates factors for differing rates of SE among BIPOC students compared to their White peers in Canada. Unfortunately, due to the limited Canadian-specific literature, we could not solely include Canadian studies and also included US studies in our results. Findings suggest that greater representation of BIPOC faculty contributes to a sense of belonging for BIPOC students, which can increase student engagement. BIPOC, international and first-generation students are likelier to work off-campus, making it challenging to participate in SE. Lastly, BIPOC students are more likely to be commuter students, creating an inverse correlation between public travel and SE. Our findings show that hiring more BIPOC faculty, creating more opportunities for on-campus work, and creating more opportunities for alternative transit are potential next steps to aid the SE gap between BIPOC and White students.
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 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».