Gender gaps and gendered action in a first-year physics laboratory
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper is part of the Focused Collection on Gender in Physics.] It is established that male students outperform female students on almost all commonly used physics concept inventories. However, there is significant variation in the factors that contribute to the gap, as well as the direction in which they influence it. It is presently unknown if such a gender gap exists on the relatively new Concise Data Processing Assessment (CDPA) and, therefore, whether gendered actions in the teaching lab might influence-or be influenced by-the gender gap. To begin to get an estimates of the gap, its predictors, and its correlates, we have measured performance on the CDPA at the pretest and post-test level. We have also made observations of how students in mixed-gender partnerships divide their time in the lab. We find a gender gap on the CDPA that persists from pre-to post-test and that is as big as, if not bigger than, similar reported gaps. We also observe compelling differences in how students divide their time in the lab. In mixed-gender pairs, male students tend to monopolize the computer, female and male students tend to share the equipment equally, and female students tend to spend more time on other activities that are not the equipment or computer, such as writing or speaking to peers. We also find no correlation between computer use, when students are presumably working with their data, and performance on the CDPA post-test. In parallel to our analysis, we scrutinize some of the more commonly used approaches to similar data. We argue in favor of more explicitly checking the assumptions associated with the statistical methods that are used and improved reporting and contextualization of effect sizes. Ultimately, we claim no evidence that female students are less capable of learning than their male peers, and we suggest caution when using gain measures to draw conclusions about differences in science classroom performance across gender.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle