Inspiring Girls and their Female After School Educators to Pursue Computer Science and other STEM Careers
Notice bibliographique
Résumé
The dearth of women, particularly women of color, in science, technology, engineering, and math (STEM) fields is a well-known problem (National Academy of Sciences, 2010) . After school and summer programs exist to encourage girls and young women to study and pursue careers in these fields ( National Research Council , 2009) . From evaluations of these programs, we can learn what program participants are gaining, and if longer-term studies are conducted, we might see that these girls are pursuing college majors in STEM or entering the workforce as computer scientists, software developers, or electrical engineers. But what of the educators who lead the programs? Does teaching girls about STEM change educators’ views of STEM learning and careers? In this paper, we look at findings from one program, a computer science after school and summer program for middle school girls implemented in the United States and Canada, focusing on the program leaders to see if they experience changes in their views of STEM and their interest in pursuing STEM careers. These leaders are generally young adult women of color with little background in STEM who are considering next steps in their own careers. Our mixed-methods approach includes surveys, interviews, and observations as data sources.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».