Using Focus Groups to Explore the Underrepresentation of Female-Identified Undergraduate Students in Philosophy
Notice bibliographique
Résumé
This paper is part of a larger project designed to examine and ameliorate the underrepresentation of female-identified students in the philosophy department at Elon University. The larger project involved a variety of research methods, including statistical analysis of extant registration and grade distribution data from our department as well as the administration of multiple surveys. Here, we provide a description and analysis of one aspect of our research: focus groups. We ran three focus groups of female-identified undergraduate students: one group consisted of students who had taken more than one philosophy class, one consisted of students who had taken only one philosophy class, and one consisted of students who had taken no philosophy classes. After analyzing the results of the focus groups, we find evidence that: (1) one philosophy class alone did not cultivate a growth mindset among female-identified students of philosophy, (2) professors have the potential to ameliorate (or reinforce) students’ (mis)perceptions of philosophy; and (3) students who have not taken philosophy are likely to see their manner of thinking as being at odds with that required by philosophy. We conclude by articulating a series of questions worthy of further study.
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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 | 0,068 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».