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Enregistrement W2597119501 · doi:10.5206/cjsotl-rcacea.2017.1.9

The Presence of Gender Disparity on the Force Concept Inventory in a Sample of Canadian Undergraduate Students

2017· article· en· W2597119501 sur OpenAlexaffvenueabout
Magdalen Normandeau, Seshu Iyengar, Benedict Newling

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGender gapDisciplinePsychologyConceptual changeMathematics educationMultiple choiceSocial psychologySignificant differenceSociologyMathematicsSocial scienceStatisticsDemographic economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concept inventories (CI) are validated, research-based, multiple-choice tests, which are widely used to assess the effectiveness of pedagogical practices in bringing about conceptual change. In order to be a useful diagnostic tool, a CI must reflect only the student understanding of the conceptual material. The Force Concept Inventory (FCI) is arguably the standard for testing conceptual understanding of Newtonian mechanics. Studies in the United States and United Kingdom have shown the existence of a gender gap in FCI scores and gains between male and female students. This study aimed to examine whether such a gap exists for Canadian students at a mid-sized university. Four-hundred and thirty-four men and 379 women taking first-term introductory physics courses from the past nine years were assessed with the FCI prior to and after receiving instruction. A gender gap in the pre-instruction and post instruction scores was revealed in favour of male students (p < 0.01). There also existed a gender disparity in the learning gains between the two tests, where males had significantly higher gains (p < 0.01), although the effect size was small. Further analysis found that both male and female students who studied in classes that included interactive engagement methods had somewhat higher gains than students in traditional lecture courses, but that the interactive engagement methods did not eliminate the gender gap between male and female students (p < 0.01). Our results sound a cross-disciplinary note of caution for anyone using concept inventories as research or self-assessment tools. Les inventaires de concepts sont des questionnaires à choix multiples validés basés sur la recherche qui sont largement utilisés pour évaluer l’efficacité de pratiques pédagogiques en instaurant un changement conceptuel. Afin d’être des outils diagnostiques utiles, les inventaires de concepts doivent refléter uniquement la compréhension qu’a l’étudiant de la matière conceptuelle. Le « Force Concept Inventory (FCI) » est sans aucun doute la norme pour tester la compréhension conceptuelle de la mécanique newtonienne. Des études menées aux États-Unis et au Royaume-Uni ont montré l’existence d’un écart hommes-femmes dans les résultats du FCI et ainsi que dans les acquis. Cette étude vise à déterminer si un tel écart existe parmi les étudiants canadiens dans une université de taille moyenne. Un total de 434 hommes et 379 femmes inscrits à un premier cours d’introduction à la physique au fil des neuf dernières années ont été évalués avec le FCI au tout début et à la toute fin de la session. Les résultats ont révélé un écart hommes-femmes dans les résultats des tests, aussi bien ceux effectués avant le cours que ceux après le cours, en faveur des étudiants masculins (p < 0.01). Ils ont également révélé une disparité entre hommes et femmes dans les acquis d’apprentissage entre les deux tests : les hommes avaient atteint des acquis plus élevés (p < 0.01), bien que l’ampleur de l’effet ait été faible. Des analyses complémentaires ont montré que tant les hommes que les femmes qui avaient étudié dans des classes qui comprenaient des méthodes d’engagement interactif avaient obtenu davantage d’acquis que les étudiants qui avaient suivi des cours magistraux traditionnels, mais que les méthodes d’engagement interactif n’avaient pas éliminé l’écart hommes-femmes parmi les étudiants (p < 0.01). Nos résultats présentent une mise en garde à l’intention de ceux qui utilisent les inventaires de concepts en tant qu’outils de recherche ou d’auto-évaluation, quelle que soit leur discipline.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études 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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0150,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,175
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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