Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Dự đoán thành công của sinh viên trong khóa học Sinh học Nhập môn thông qua Phân tích Hồi quy Logistic về Khả năng Lý luận Khoa học và Điểm Toán
Tóm tắt
Các nghiên cứu trong 30 năm qua đã xem xét nhiều yếu tố liên quan đến sự thành công của sinh viên trong các khóa học Sinh học Nhập môn. Trong khi nhiều tài liệu hiện có cho thấy các yếu tố dự đoán tốt nhất cho sự thành công trong các khóa học đại học là điểm trung bình tích lũy (GPA) và tỷ lệ tham gia lớp học, giảng viên thường cần một yếu tố dự đoán giá trị hơn cho những khóa học mà phần lớn sinh viên đều đang học kỳ đầu tiên và không có hồ sơ GPA hay tỷ lệ tham gia lớp học trước đó. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã đánh giá hiệu quả của bài kiểm tra Toán ACT và Bài kiểm tra Lý luận Khoa học của Lawson trong việc dự đoán thành công trong khóa học Sinh học Nhập môn của chuyên ngành. Một phân tích hồi quy logistic đã được sử dụng để xác định hiệu quả của sự kết hợp giữa điểm số lý luận khoa học (SR) và điểm số Toán ACT (ACT-M) để dự đoán sự thành công của sinh viên. Tóm lại, chúng tôi phát hiện ra rằng mô hình—với cả SR và ACT-M là những yếu tố dự đoán quan trọng—có thể là một yếu tố dự đoán hiệu quả cho sự thành công của sinh viên và do đó, có thể hữu ích trong việc ra quyết định thực tế cho khóa học, chẳng hạn như chỉ đạo sinh viên đến dịch vụ hỗ trợ tại một thời điểm sớm trong học kỳ.
Từ khóa
#sinh viên #thành công #Sinh học Nhập môn #phân tích hồi quy logistic #khả năng lý luận khoa học #điểm Toán ACTTài liệu tham khảo
Bart, W. M. (1972). Construction and validation of formal reasoning instruments. Psychological Reports, 30(2), 663–670.
Campbell, J. P., DeBlois, P. B., & Oblinger, D. G. (2007). Academic analytics: a new tool for a new era. Educause Review, 42(4), 40.
Clinedinst, M.E., Hurley, S.F., & Hawkins, D.A. (2013). State of college admission: 2013. National Association of College Admissions Counselors.
Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological Bulletin, 112(1), 155–159.
Crisp, G., Nora, A., & Taggart, A. (2009). Student characteristics, pre-college, college, and environmental factors as predictors of majoring in and earning a STEM degree: an analysis of students attending a Hispanic serving institution. American Educational Research Journal, 46, 924–942.
Eduventures. (2013). Predictive analytics in higher education: data-driven decision-making for the student life cycle. Washington, DC: Author.
Freeman, S., O’Connor, E., Parks, J. W., Cunningham, M., Hurley, D., Haak, D., et al. (2007). Prescribed active learning increases performance in introductory biology. CBE Life Sciences Education, 6(2), 132–139.
Freeman, S., Haak, D., & Wenderoth, M. P. (2011). Increased course structure improves performance in introductory biology. CBE Life Sciences Education, 10(2), 175–186.
Gee, J. P. (2004). Language in the science classroom: academic social languages as the heart of school-based literacy. In R. Yerrick & W.-M. Roth (Eds.), Establishing scientific classroom discourse communities: multiple voices of research on teaching and learning (pp. 19–37). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Givry, D., & Roth, W.-M. (2006). Toward a new conception of conceptions: interplay of talk, gestures, and structures in the setting. Journal of Research in Science Teaching, 43, 1086–1109.
Han, J. (2013). Scientific reasoning: Research development, and assessment. Doctoral dissertation, the Ohio State University.
Johnson, M. A., & Lawson, A. E. (1998). What are the relative effects of reasoning ability and prior knowledge on biology achievement in expository and inquiry classes? Journal of Research in Science Teaching, 35(1), 89–103.
Jones, B. D., Paretti, M. C., Hein, S. F., & Knott, T. W. (2010). An analysis of motivation constructs with first-year engineering students: relationships among expectancies, values, achievement, and career plans. Journal of Engineering Education, 99, 319–336.
Kane, M. T. (2001). Current concerns in validity theory. Journal of Educational Measurement, 38(4), 319–342.
Kane, M.T. (2006). Validation. In Brennan, R.L. Educational Measurement (4th Ed.) (pp. 17–64). Westport, CT: American Council on Education.
Lawson, A. E. (1978). The development and validation of a classroom test of formal reasoning. Journal of Research in Science Teaching, 15(1), 11–24.
Lawson, A. E. (1980). The relationship among levels of intellectual development, cognitive style and grades in a college biology course. Science Education, 64(1), 95–102.
Lawson, A. E. (1983). Predicting science achievement: the role of developmental level, disembedding ability, mental capacity, prior knowledge and beliefs. Journal of Research in Science Teaching, 20(2), 117–129.
Lawson, A. E. (2004). The nature and development of scientific reasoning: a synthetic view. International Journal of Science and Mathematics Education, 2, 307–338.
Lawson, A. E., Clark, B., Cramer-Meldrum, E., Falconer, K. A., Sequist, J. M., & Kwon, Y.-J. (2000). Development of scientific reasoning in college biology: do two levels of general hypothesis-testing skills exist? Journal of Research in Science Teaching, 37, 81–101.
Lawson, A. E., Banks, D. L., & Logvin, M. (2007). Self-efficacy, reasoning ability, and achievement in college biology. Journal of Research in Science Teaching, 44(5), 706–724.
Mercier, H., & Sperber, D. (2011). Why do humans reason? Arguments for an argumentative theory. Behavioral and Brain Sciences, 34(02), 57–74.
Minitab Inc. (2006). Minitab Statistical Software (Version 15.1). State College, PA.
Moore, R. (2003). Attendance and performance: how important is it for students to attend class? Journal of College Science Teaching, 32, 367–371.
Noh, T., & Scharmann, L. C. (1997). Instructional influence of a molecular-level pictorial presentation of matter on students’ conceptions and problem-solving ability. Journal of Research in Science Teaching, 34, 199–217.
Peng, C. J., Lee, K. L., & Ingersoll, G. M. (2002). An introduction to logistic regression analysis and reporting. The Journal of Educational Research, 96(1), 3–14.
Poropat, A. E. (2009). A meta-analysis of the five-factor model of personality and academic performance. Psychological Bulletin, 135(2), 322–338.
Pratt, C., & Hacker, R.G. (1984). Is Lawson’s classroom test of formal reasoning valid? Educational and Psychological Measurement, 44.
Richardson, M., Abraham, C., & Bond, R. (2012). Psychological correlates of university students’ academic performance: a systematic review and meta-analysis. Psychological Bulletin, 138(2), 353–387.
Robbins, S., Lauver, K., Le, H., Davis, D., Langley, R., & Carlstrom, A. (2004). Do psychosocial and study skill factors predict college outcomes? A meta-analysis. Psychological Bulletin, 130(2), 261–288.
Seymour, E. & Hewitt, N. (1997). Talking about leaving; why undergraduates leave the sciences. Boulder, CO: Westview Press.
Shaw, E.J., Kobrin, J.L., Patterson, B.F., & Mattern, K.D. (2012). The validity of the SAT® for predicting cumulative grade point average by college major. College Board Research Report.
Szafran, R. F. (2001). The effect of academic load on success for new college students: is lighter better? Research in Higher Education, 42(1), 27–50.
Tai, R. H., Liu, C. Q., Maltese, A. V., & Fan, X. (2006). Planning early for careers in science. Science, 312, 1143–1144.
Tytler, R., & Prain, V. (2010). A framework for re-thinking learning in science from recent cognitive science perspectives. International Journal of Science Education, 32, 2055–2078.
Wagner, E. & Okimoto, H. (2015, February). The PAR framework: what we’ve learned from 4 years in the learner analytics trenches. Presentation to the Educause Learner Institute: Anaheim, CA.
Webber, D. A., & Ehrenberg, R. G. (2010). Do expenditures other than instructional expenditures affect graduation and persistence rates in American higher education? Economics of Education Review, 29, 947–958.
Zimmerman, C. (2007). The development of scientific thinking skills in elementary and middle school. Developmental Review, 27, 172–223.