Leveraging a Campus Equity Walkthrough Evaluation (CEWE) ePortfolio to Assess First-Year Students’ Equity-Minded Learning and Campus Belonging
Notice bibliographique
Résumé
Scholarship demonstrates that ePortfolios enable students to collect work over time and reflect upon personal, academic, and career growth. However, a discussion on whether ePortfolios helps firstyear students describe their equity-mindedness and document their campus belonging perspectives remains mostly unexplored. The purpose of this point-in-time, qualitative research study is to describe first-year students’ experiences completing an on-campus physical walkthrough each spring quarter of 2017, 2018, and 2019. All first-year students were enrolled in a yearlong Freshman Inquiry course at Portland State University in Oregon. This study utilizes Saldaña’s (2016) in vivo coding approach to analyze students’ survey responses and summative essays. The research design begins with students answering an anonymous pre-learning survey each spring quarter, then completing an on-campus walkthrough during the same spring quarter utilizing a Campus Equity Walkthrough Evaluation (CEWE) learning ePortfolio and concludes with students writing a summative reflective essay. The study found three themes: (a) Before completing the CEWE, students defined equality and equity interchangeably with fairness; (b) while completing it, students showed surprise at the variety of on-campus student resources; and (c) after completing the CEWE, students identified inclusion and exclusion experiences on campus based on their social identities. The results suggest that the CEWE shifted first-year students’ understanding of equity-mindedness in three ways: (a) First-year students identify racialized structures and practices on campus, (b) the equity-minded ePortfolio framework develops students’ capacity for self-reflection, and (c) students determine that racialized structures and practices on campus impact their campus belonging.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».