Средние школы переменных, которые предсказывают колледжа участием первого поколения студентов

Используя данные национального образования продольного исследования, в настоящем докладе рассматриваются восьмого класса школы переменных, которые могут предсказать колледжа посещаемости учеников, чьи родители не имеют высшее образование (N = 2521). Отдельных переменных школы поддаются государственной политики и / или умелое руководство, и они включают школы структуры (например, количество учебных дней в учебном году), студент статистики (например, посещаемость), атмосферы (например, серьезность проблемы студентов ), учебную программу (например, требуется годичные курсы по основным предметам), а также учителя статистики (например, уровень прогулов). Контроль за студентов социально-демографические характеристики и прошлых успеваемости, многомерной логистической регрессии показывают, что высшее невыход на работу учителей в восьмом классе снижает вероятность посещения колледжа для потенциальных студентов первого поколения ..

Многие молодые люди, чьи родители не имеют более высокое образование, не поступить в колледж. Последние статистические данные показывают, что только 56% из них поступают в колледж в октябре после окончания средней школы, в отличие от этого, эта цифра составляет 85% для тех, чьи родители имеют по крайней мере степень бакалавра (Национальный центр по статистике образования, 1999, рис 3). Важно, однако, для детей noncollege образованных родителей к получению высшего образования. Высшее образование положительно коррелирует с дохода и отрицательную корреляцию с опорой на государственную помощь. В период с 1989 по 1998 год реальные доходы работников с менее чем степень бакалавра, как правило, снижается в то время как реальные доходы работников, по крайней мере степень бакалавра, как правило, увеличивается (Национальный центр по статистике образования, 2000, табл 386).

Предыдущие исследования на первое поколение студентов действительно показали, что те, кто зарабатывает высшее образование имеют на рынке труда аналогичных тем, чьи родители являются высшее образование. Чой (2001) обнаружили, что среди тех, кто получил образование (младшего специалиста или бакалавра) или сертификат первого поколения студентов, как правило, аналогичным образом распределенных среди широких групп оккупации, как другие студенты. Кроме того, Нуньес и Cuccaro-Аламин (1998) сообщил, что первое поколение студентов, которые достигли бакалавра или младшего специалиста степени получил зарплаты сопоставимы с их не-первых поколения ровесников.

Учитывая успех, что высшее образование на рынке труда, результаты первого поколения студентов, это не удивительно, что ученые были направлены на их сохранение и исключения из колледжа (Билсон

Только два исследования, однако, были направлены на то, что предсказывает ли они поступают в колледж, в первую очередь. Используя данные национального образования продольное исследование (каналами), который после выборки из восьмого класса в 1988 году до восьми лет после окончания школы в 2000 году Чой (2001) рассмотрели отношения между характеристиками выпускников средней школы в 1992 году (например, расы, родителей доходы, учебных планов, стремлений и квалификации), и их зачисления в высшее школы в 1994 году, которая была два года после окончания школы. Кроме того, используя данные из каналами, валторны и Нуньес (2000) рассмотрели, как зачисление этих подростков в курсе математики, колледж стратегии планирования и поддержки со стороны родителей и школьного персонала, связанные с учащихся колледжей в 1994 году, еще два года после окончания школы.

Важно, однако, изучить, какие переменные до школы предсказать колледжа посещаемости среди этих обездоленных подростков по двум причинам. Во-первых, опыт учащихся в средней школе является предшественником их большой опыт работы школы, которая затем предсказывает колледжа участием (Хосслер, Шмидта,

База данных Нелс предлагает уникальную возможность прогнозировать колледжа посещаемости с помощью информации, полученной, когда подростки были в восьмом классе. Данный анализ будет полезен в понимании того, средних школ, могла бы сделать для облегчения возможного охвата колледж первого поколения студентов. Таким образом, данное исследование рассматривает средней школы переменных, которые можно изменить за счет государственной политики и / или квалифицированного руководства со стороны школьных администраторов. Выбранным переменным делятся на пять категорий: структура, студент статистики, атмосфера, академические приношение, и учитель статистики. Во-первых, структура переменные включают в себя количество дней в учебном году и продолжительность учебного дня в часах.

Увеличение количества учебных дней и более дней школа может способствовать повышению успеваемости за счет увеличения контактных часов с инструкцией. Во-вторых, студент статистики включают посещаемости, количество студентов для преподавателей, а процент учащихся одаренных детей (GATE). Более высокие показатели посещаемости, снизить студент одного учителя, и выше процентов заявки на участие в одаренных образования может способствовать повышению успеваемости путем создания среды, которая поощряет и успехов в учебе. В-третьих, атмосфера переменные включают климата школы и серьезность проблемы студентов. Более благоприятного климата школы и меньше серьезности проблемы студент может также помочь создать условия, поощряет и успехов в учебе.

В-четвертых, учебную программу и включить необходимые весь год курсы английского / чтение, математику и науки, число учебных мероприятий и клубов, доступных для студентов, а также наличие академической консультации. Требуемые годичные курсы по основным предметам, дополненные академически богатых внеклассных мероприятий и научных консультаций могут способствовать успеваемости. В-пятых, учителя статистика включает базовый оклад для начинающих учителей, часов в неделю, что учителя проводят учения, часов в неделю, что учителя проводят дисциплинарные студентов, и количество дней, что учителя нет в семестр. Высшее базовому окладу за начало преподаватели могут привлечь более квалифицированных учителей.

Настоящее исследование рассматривает отношения между этими пять наборов переменных и результата переменной колледжа участием восемь лет после окончания школы. Потому что первые поколения студентов, как правило, задержка колледжа участием (Нуньес

Метод

Образец

Данные для анализа текущего приходят из каналов. В базовый год 1988, Нелс выбрали 24599 подростков, которые представлены 3000000 восьмого классов, посещающих школы в Соединенных Штатах Америки, за исключением Бюро индийских школах дел, специальных школ для инвалидов, профессионально-технических училищ области, которые не контингентом учащихся напрямую, и школы для семей персонала США за рубежом. Отобранных студентов завершили вопросник, который собрал информацию об основных переменных фона, школьные занятия, учебные и профессиональные устремления и социальных отношений. Они также завершили программу аспекты стандартизированных тестов. Школ из этих студентов заполненных анкет, которые собирали информацию о преподавательского состава школы, школы климата, особенностей учащихся, школьной политики и учебных программ и внеклассных предложений.

Два учителя для каждого ученика заполненные анкеты в школе, а учитель характеристик. Наконец, один из родителей на каждого студента завершили исследование предназначено для измерения характеристик семьи, имеющие отношение к достижению. Хотя в настоящее время анализа используются данные из нескольких источников (учащихся, директоров школ, учителей и родителей), единицей анализа является студент ..

В последнем контрольном в 2000 году было 12144 Нелс первоначального респондентов. В текущем исследовании, только те, для кого имеются соответствующие данные от 1988 и 2000 будут выбраны. Среди 8615 отдельных лиц, 29,3% имеют родителей, без каких-либо высшее образование, 42,8% имеют родителей, с некоторыми высшее образование, но не степень бакалавра, а 28,9% имеют хотя бы одного родителя, по крайней мере, степень бакалавра. См. верхней части таблицы 1 по гендерной и расовой распределения каждой группы.

Меры

Контроль переменных

На основании предварительного исследования (Velcom, Астон

Остальные три контрольных переменных относятся к классам, стандартизированные тесты, а также образовательные устремления. Студенты представили свои оценки в школе по предметам английского языка, математики, естественных наук и социальных исследований, с шестого класса до восьмого класса. Комплексный показатель, представляющих их средний балл, от .05 до 4,0, используется в настоящем исследовании. Студентов оценки на основе стандартизированных тестов для понимания прочитанного (21 вопросов в 21 минут), математика (40 вопросов в течение 30 минут), а также науки (25 вопросов за 20 минут) также используются. Educational Testing Услуги разрабатывал эти испытания (см. Curtin, Ingels, У,

Predictor переменных

Структура. Директора школ сообщили количество учебных дней в школе. Их ответы относятся к одной из следующих категорий: 1 (130-174), 2 (175), 3 (176 - 179), 4 (180), или 5 (181). Директора школ также сообщил, длина учебного дня в часах.

Студенческие статистики. Директора школ сообщили посещаемости в процентах отношение студентов к учителям, а процент учащихся GATE в школе.

Атмосфере. Директора школ указано, в какой степени 14 атрибутов (например, "класс окружающей среды Структура", "дисциплина подчеркнул в этой школе", и "учителя высокого морального духа") точно описать школу с л (совсем не точная) до 5 ( очень точное). Оценок для этих 14 признаков проявлять адекватную внутреннюю непротиворечивость ([] альфа Кронбаха = .83), таким образом, средняя из этих элементов используется в качестве составного меры школы климата. Директора школ также указал, степень серьезности 11 задач (например, физические конфликты, акты вандализма, и словесные оскорбления учителей) в школе от 1 (не проблема) до 4 (серьезный вопрос). Оценок для этих 11 пунктов проявлять адекватную внутреннюю непротиворечивость ([] альфа Кронбаха = .87), таким образом, среднее значение этих 11 пунктов используется в качестве составного мера серьезности проблем школы ..

Академический предложений. Директора школ сообщили ли их школу требуется полный год курсы английского / чтение, математику и науки. Их ответы были закодированы как я (да) или O (нет). Директора школ также сообщили о наличии девять академических клубов и мероприятий в школе, таких, как честь академического сообщества, научных выставок и математике клуба. Их ответы могут варьироваться от 0 до 9. Кроме того, директора школ сообщили о наличии академической консультации для своих студентов. Их ответы были закодированы как 1 (да) или O (нет).

Учитель статистики. Директора школ сообщили базовому окладу за начало учителей. Их ответы относятся к одной из следующих категорий: 1 ($ 12000 или меньше), 2 ($ 12001 - 14000), 3 ($ 14001 - 16000), 4 ($ 16001 - 18000), 5 ($ 18001 - 20000), 6 ($ 20001 - 22000 ) или 7 ($ 22001 и выше). Для каждого студента, два своих учителей (по одному от математики и науки конечно, и один из английского или социальные науки конечно) сообщили количество часов они провели с преподаванием своего класса в целом и количества часов они провели дисциплинарной студентов . Для обоих типов деятельности, их ответы были закодированы, как я (нет), 2 (менее одного часа), 3 (один час), 4 (два часа), 5 (три часа), 6 (четыре часа), или 7 (пять и более часов).

Средние докладов два учителя используют в качестве меры часов провел учебно-часов, проведенных управление. Два учителя также сообщил, количество дней, которые они отсутствовали в первом семестре. Их ответы были закодированы как 1 (без выходных нет), 2 (1 - 2 дня отсутствует), 3 (3 - 4 дня отсутствует), 4 (5 - 7 дней отсутствует), 5 (8 - 11 дней нет), или 6 (12 дней отсутствует). Средний докладов два учителя "используется в качестве меры прогулов учителя ..

Итоговый переменной

В 2000 году, который восемь лет после окончания школы, респонденты указали ли они когда-либо присутствовали высшее школы. Их ответы были закодированы на 1 (да) или O (нет).

Результаты

Описательная статистика

Статистического программного обеспечения SPSS для текущего анализа. Таблица 1 показывает, описательной статистики для контроля переменных. Так как уровень образования родителей возрастает, гендерное распределение становится более равномерным, [Хи квадрат] (2) = 11,28, р = .004; процент азиатов и белых увеличивается, а процент чернокожих и латиноамериканцев уменьшается [Хи квадрат ] (6) = 423,75, р <.001; ежегодно увеличивается доход семьи, F (2, 8612) = 1371,27 р <.001; студентов стандартизированных тестов увеличивается для чтения [F (2, 8612) = 651,78 р <.001], математике, [F (2, 8612) = 828,36, р <.001], а F науки [(2, 8612) = 570,15, р <.001]; класса увеличивается средний балл, F (2, 8612) = 388,33, р <.001, а также образовательных увеличивается чаяния, F (2, 8612) = 740,86, р <.001 ..

Таблица 2 показывает, описательная статистика для предиктор переменных и результата переменной. Так как уровень образования родителей возрастает, посещаемость увеличивается на учащихся школ, F (2, 8612) = 80,09, р <.001; школы климат становится более позитивным, F (2, 8612) = 100,66, <р .001; студент проблемы становятся менее серьезными, F (2, 8612) = 141,48, р <.001, а также учителей тратить меньше времени на дисциплинировать студентов, F (2, 8612) = 45,88, р <.001. Есть не последовательно значительное увеличение или уменьшение других переменных предиктор, как уровень образования родителей возрастает. Тем не менее, за результат переменной, как уровень образования родителей растет, растет и колледжей посещаемости, [Хи квадрат] (2) = 887,76, р <.001.

Прогнозирование колледж Участники

Логистическая регрессия проводятся в целях получения одномерных и многомерных отношений ставки на различные управления и предиктор переменных. Одномерные отношение шансов показывает, предсказал вероятность посещать колледж с одной единицы увеличение контроля или предиктор переменной разделены предсказать шансы без цельных расти. Многомерных отношений шансов показывает те же соотношение после первого с учетом контрольных переменных, а затем с учетом одновременно связь между всеми другими переменными предиктором и решений переменной. Коэффициенты отношения больше 1 свидетельствуют о повышении шансов месту учебы. Коэффициенты соотношения менее 1 указывают на вероятность уменьшилась по месту учебы.

Сколько шансов колеблется от мне указывает на то, что доля (или процент) увеличивает отношение шансов или уменьшается. Дизайн-эффект скорректировать вес анализа применяются для анализа. Анализ проводится по уровню образования родителей ..

Одномерные шансов

Для студентов, чьи родители не имеют высшее образование, принадлежность к женскому полу увеличивает шансы посещать колледж, отношение шансов (ОШ) = 1,49, р <.05. Гонка, однако, не коррелирует с участием колледжа. Но шансы посещать колледж увеличивается ежегодно увеличивается доход семьи, OR = 1,13, р <.001; как стандартные увеличение тестов для чтения (OR = 1,08, р <.001), математика (OR = 1,07, <р. 001), наука (OR = 1,15, р <.001), а средний балл увеличивается (OR = 2,30, р <.001), и по мере повышения стремление, OR = 1,72, р <.001. Что касается средних переменных школе, только две переменные коррелируют с участием колледжа. Дополнительные часы, которые провели обучение учителей увеличить шансы колледжа посещаемости для своих студентов (OR = 1,28, р <.01), а несколько дней, что учителя из школы отсутствует уменьшить шансы колледжа участием (OR = .77, <р. 01) ..

Для студентов, чьи родители имеют некоторые высшее образование, отношение шансов для контроля переменных в шаблоне аналогичные тем студентам, чьи родители не имеют высшее образование (см. Таблицу 3 шансов). Что касается школы переменных, высшее серьезность проблем школы уменьшить шансы колледжа участием (OR = .62, р <.01) в то время как более высокое отношение студентов к учителям повысить шансы колледжа участием (OR = 1,05, <р. 01).

Для студентов, чьи родители имеют по крайней мере степень бакалавра, отношение шансов для контроля переменных похожи на картины, чтобы те их сверстники с менее образованных родителей, кроме того, что женщина время не оказывает существенного предсказать колледжа участием (см. Таблицу 3 шансов) . Для школьного переменных, результаты показывают, что ни один из них напрямую связаны с участием колледжа.

Эти одномерные анализ, однако, не учтены возможные корреляции между контролем и предиктор переменных или их дублирования общих разница в предсказании колледжа посещаемости. Таким образом, одномерные соотношения шансов могут переоценивать или недооценивать соотношение между какими-либо одного органа или предиктор переменной и колледжей посещаемости. Таким образом, шансы многомерных отношений, в которых рассматриваются эти вопросы, проводятся следующей.

Многомерное Коэффициенты Коэффициенты

Для студентов, чьи родители не имеют высшее образование, принадлежность к женскому полу увеличивает шансы посещать колледж, OR = 1,65, р <.01. Для гонки, будучи Черный (OR = 2,19, р <.05) или латиноамериканского происхождения (OR = 2,53, р <.01) увеличить шансы учиться в сравнении быть белый. Шансы посещать колледж увеличивается ежегодно увеличивается доход семьи, OR = 1,11, р <.05; как стандартные увеличение результаты тестов по математике, OR = 1,03, р <.05; как сорт увеличивается средняя точка, OR = 1,52, <р .01, и по мере повышения стремление, OR = 1,45, р <.001. Что касается средних переменных школе, только одна переменная прогнозирует колледжа посещаемости. Дополнительные дни, что учителя из школы отсутствует уменьшение шансов колледжа посещаемости на 23% (OR = .77, р <.05) ..

Для студентов, чьи родители имеют высшее образование некоторые, многомерный отношение шансов для контроля переменных в шаблоне аналогичные тем студентам, чьи родители не имеют высшее образование (см. таблицу 4 для многомерного отношения шансов), за исключением высших стандартизированных тестов для чтения, , а не математики, увеличить шансы посещать колледж, OR = 1,05, р <.05. Для школьного переменных, только одна переменная прогнозирует колледжа посещаемости. Высокий процент студентов, обучающихся в GATE уменьшает шансы колледжа посещаемости, OR = .98, р <.05, однако это снижение лишь на 2%.

Для студентов, чьи родители имеют по крайней мере степень бакалавра, многомерного результаты очень отличаются от своих сверстников, менее образованных родителей. Для этих студентов, только выше годового дохода семьи (OR = 1,38, р <.01) и высших учебных стремление (OR = 1,86, р <.05) увеличить шансы колледжа посещаемости. Однако ни одна из переменных школы предсказать колледжа посещаемости.

Обсуждение

Это исследование попытки определить средние школы переменных, которые предсказывают колледжа посещаемости для потенциальных студентов первого поколения. Данные поступают из национальных образца, что была обследована с восьмого класса и до восьми лет после окончания школы, образуя 12-летней службы. Средней школы переменных, включенных в исследование являются те, которые поддаются государственной политики и / или умелое руководство, и эти переменные нажмите информацию о структуре школы, студент статистики, школы атмосферы, научные предложения и учителя статистики.

Многомерный анализ показывает, что для потенциальных студентов первого поколения, с учителями, которые не участвовали в средней школе для большего числа дней, снижает их шансы посещать колледж на 23%. Это может быть особенно важно для этих обездоленных студентам получать бесперебойное инструкции от своих учителей средних школ. После учителей, которые не пропускают школьные годы способствует непрерывности обучения своих студентов и стабильности в среду обучения. Кроме того, учителя, которые постоянно появляются в их классе модели для своих студентов важность обучения деятельности. Таким образом, нижняя невыход учителей на работу может привести к снижению прогулов студента, который, в свою очередь приведет к повышению успеваемости.

Действительно, Эренбург, Эренбург, Rees, и Эренбург (1991) обнаружили, что невыход на работу учителей отрицательно влияло на производительность студентов на стандартных тестах в восьмом и девятом классах. Для потенциальных студентов первого поколения, оценки на стандартных тестах, в частности, испытания математике, предсказать колледжа участием, как показано на Африканском Роге и Нуньес (2000) и, как показано в настоящем докладе ..

Последствия этого решения является то, что школьные администраторы должны стремиться к сокращению невыход на работу учителей. Одной из стратегий является вознаграждение учителей с полным участием или с низким прогулы. Якобсон (1989) обнаружили, что когда района осуществляется стимулом план, который наградил учителей деньги на высокий уровень посещаемости, среднее число пропусков на одного учителя сократилась почти на два дня, а общее число преподавателей с полным участием увеличилось в четыре раза.

Кроме того, в той мере, учителей, более мотивированы в содержании и процессе их работы, чем возможность получить дополнительные компенсации, школьные администраторы могут способствовать школе культуры, в которой учителя считают, что их взносы имеют смысл. Айзенберг, Хантингтон, Hutchison и Сова (1986) обнаружили, что сотрудники, которые считали, что их организация ценит их вклад и заботился об их благосостоянии, как правило, отсутствуют реже, чем сотрудники, которые не считаем, что эти убеждения. Имантс и Ван Zoelen (1995) обнаружили, что коллегиальные отношения и основные стиль руководства были связаны с более низким уровнем невыход на работу учителей. Короче говоря, когда удовлетворение от работы высока, сотрудники мотивированы к обслуживающие организации и достижение цели (Нортон, 1998).

Для студентов, чьи родители имеют высшее образование некоторых, но не степень бакалавра, имеющих более высокий процент учащихся в среднюю школу поступил в GATE программа уменьшает их шансы посещать колледж, но это сокращение будет составлять лишь 2 процента. Может быть, средних школ, в которых подчеркивается "отслеживания" студентов, поставив их в один из нескольких академических треков может негативно повлиять на своих учеников достижения конечной цели образования по сравнению с школ, которые нацелены на поощрение достижений в области образования для всех учащихся. Тем не менее, она не может быть показано с этими данными, если отслеживания наиболее распространены в школах, что эти студенты учатся, чем в школах для первого поколения студентов и учеников, чьи родители с высшим образованием.

Для студентов, родители которых являются высшее образование, ни одна из средней школы переменных предсказать колледжа посещаемости. Это может быть то, что происходит в средней школе вопросов меньше для них, чем для других студентов. Вполне возможно, что с высшим образованием родителей ресурсов, чтобы компенсировать то, что возможно, не хватает в средней школе, либо для закрепления позитивных результатов средней школы за пределами школы (см. Хань Хуан,

Независимо от уровня образования родителей, студентов, высших учебных стремлений восьмого класса, скорее всего поступить в колледж. Таким образом, средние школы должны стремиться сохранить или увеличить объем образовательных стремления студентов. До исследования показали, что образовательные стремления частично определяется академической успеваемости и воспринимаются академической способность (Carpenter

В целом, данное исследование рассматривает как восьмого класса школы переменных можно прогнозировать колледжа посещаемости для потенциальных студентов первого поколения. Результаты показывают, что невыход на работу учителей снижает шансы этих студентов посещения колледжа восемь лет после окончания школы. Другие переменные, школы, однако, не предсказывают колледжа посещаемости. Вместо непосредственного прогнозирования колледжа участием, они могут косвенно предсказать колледжа посещаемости с учетом накопленного опыта учащихся в средней школе. Таким образом, дальнейшие исследования могут изучать как средней школы переменных и опыт непосредственно связаны с высоким опытом школы, которая затем связаны с участием колледжа (см. Беркнер

Ссылки

Астон, Н. М.,

Беркнер, L.,

Билсон, J. М.,

Карпентер, E Г.,

Чой, С. (2001). Студенты, родители которых не ходил в колледж: высшее доступа, настойчивость и достижение (NCES 2001-126). У. С. Департамент образования, NCES. Washington, DC: У. С. Government Printing Office.

Кертин, Т. Р., Ingels, С. J., Ву, С.,

Эренбург, Р. Г., Эренбург, Р. А., Рис, Д. И.,

Айзенбергера, RG, Хантингтон, Р., Hutchinson, S.,

Хан, W., Хуан, C.,

Хосслер Д., Шмидт, J.,

Хорн, L.,

Имантс, J.,

Якобсон, С. (1989). Участники стимулов и невыход на работу учителей. Журнал людских ресурсов, 24 (2), 280-286.

Лондон, H. B. (1989). Вырваться: изучение первого поколения студентов и их семей. Американский журнал образования, 97 (2), 144-170.

Национальный центр статистики образования. (1998). Состояние образования 1998: Справочная и стандартные таблицы ошибок (Доклад NCES 1999-025). Washington, DC: У. С. Департамент образования.

Национальный центр статистики образования. (1999). Статистика образования Quarterly, 1 (2), стр. 77. Washington, DC: У. С. Департамент образования.

Национальный центр статистики образования. (2000). Сборник статистических данных по образованию, 1999 (NCES 2000-031). Washington, DC: У. С. Департамент образования.

Нортон, М. С. (1998). Невыход на работу учителей: растущий дилемму в области образования. Современное образование, 69 (2), 95-99.

Нуньес, А.,

Пратт, П. А.,

Риль, Р. J. (1994). Академическая подготовка, стремления и первый год выполнения первого поколения студентов. Колледжей и университетов, 70 (1), 14-19.

Terenzini, PT, Springer, L., Яегер, ТЧ, Pascarella, ET,

Warbuton, Е. C., Bugarin Р.,

Zwerling, Л. С.,

Хань Ван Т. Буй

Pepperdine University

Переписка по этой статье, должны быть адресованы Хань Буи, социальных наук Отдел Pepperdine University, Малибу, Калифорния 90263-4372. Электронная почта может быть отправлена через Интернет в <a href="mailto:khanhbui@pepperdine.edu"> khanhbui@pepperdine.edu </ A>.