Encouraging Girls to Consider a Career in ICT: A Review of Strategies
Notice bibliographique
Résumé
This article reviews strategies designed to improve female participation in ICT studies and careers.In reviewing a range of strategies from around the world, the article identifies the different actors engaging with the "problem" of girls and technology.It points to the many crossovers that occur as governments, higher education providers, industry, and the voluntary sector complement each other in their search for effective solutions to a dilemma that is increasingly recognised as being much more complex than a simple dichotomy of gender and technology.The particular milieu for which this review has been conducted -an educationally and otherwise disadvantaged area of Melbourne, Australia -is reflected in identification of strategies specifically focused on girls and women with low socio-economic status (SES) and students exposed to educational disadvantage.The first section of this article -an introduction to and overview of the global problem of female under-representation in ICT -provides a context in which the problem, as it exists in Australia, may be understood.Section two consists of four sub-sections in which various types of intervention strategies are described.The sub-sections: Government/Policy-Driven Activity, Education Institutions/Research Activity, Industry Groups, and Voluntary Initiatives indicate the breadth of effort being employed in pursuit of solutions to the "problem" of girls and technology.They point also to considerable overlaps in design, delivery, and results, and illuminate many of the problems encountered along the way.The third and final section of this article discusses the pros and cons of the various types of approach, comparing and contrasting the efforts of government, educational institutions, industry-based groups, and voluntary initiatives in their search for successful and sustainable ways of attracting girls to ICT studies and careers.This article brings together in one place a variety of strategies aimed at improving female participation in ICT studies.In doing so, it highlights the difficulty of one-size-fits-all approaches and illuminates the importance of front and back-end processes to the delivery of successful programs.It demonstrates that for those designing programs capable of attracting girls to ICT, failing to prepare is preparing to fail.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».