How CS departments are managing the enrolment boom: Troubling implications for diversity
Notice bibliographique
Résumé
Enrolments in North American undergraduate computer science have been booming in recent years, and many CS departments have been struggling to meet student demand. We surveyed 78 CS professors, instructors, staff, and administrators to see how the enrolment boom has been affecting their practice; and to see how departments are responding in terms of policy. We asked participants to tell us what factors were being considered in their department's policymaking using a page of open-ended questions. Only one participant of 78 noted diversity as a concern. We then gave them a list of factors we thought could affect their department's policymaking, including diversity. After this prompt, more participants reported diversity was important (n=5). We found that policymakers are favouring solutions which are intuitive to them, rather than looking for examples from the literature, similar institutions, or the history of their own institution. Problematically, many of these favoured approaches have historically been linked to having a negative impact on demographic diversity in CS programmes. This could exacerbate the low participation of underrepresented groups in computer science, and undermine efforts to improve diversity.
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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 | 0,040 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,016 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».