The relationship between non-cognitive skills and the academic achievement of African American males in community colleges
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this quantitative correlational study was to examine the relationship between non-cognitive skills and academic achievement in the form of course completion rate and cumulative GPA of African American male community college students.Eight noncognitive variables were measured compared to the course completion rate and cumulative GPA of the study subjects.Study participants were 102 African American males attending Midwest community colleges in urban settings with 10,000 or more student enrollment.Sedlacek's ( 2004) Non-cognitive Assessment method identified eight non-cognitive variables (NCV) and served as the conceptual framework for the investigation.Participants completed the Noncognitive Questionnaire (NCQ), an instrument created by Sedlacek (2004) to measure the eight non-cognitive variables.Questionnaire data were matched to individual student course completion rates and cumulative GPA records.Pearson product-moment correlational analyses were performed on the data to determine which of the eight non-cognitive variables were related to the participants' course completion rate and cumulative GPA.The results showed that course pass rate was significantly correlated with non-cognitive variable #6 (successful leadership experience, r = .230,p < .05),and with non-cognitive variable #4 (preference for long term goals, r = .203,p < .05).None of the non-cognitive variables contributed to the prediction of cumulative GPA.Additionally, a stepwise linear regression analysis was calculated to determine noncognitive variables most predictive of course completion rate and cumulative GPA.No additional results were found when the non-cognitive variables were entered into a linear, stepwise multiple regression equation.Variable #6 (successful leadership experience) was the only non-cognitive variable contributing to the prediction of Pass Rates.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».