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Enregistrement W2479607102 · doi:10.1103/physrevphyseducres.12.020104

Gender gaps and gendered action in a first-year physics laboratory

2016· article· en· W2479607102 sur OpenAlexafffund
James Day, Jared B. Stang, N. G. Holmes, Dhaneesh Kumar, D. A. Bonn

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Physics Education Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésGender gapTest (biology)Mathematics educationTelecommunicationsPsychologyComputer scienceDemographic economicsBiologyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,204
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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