Kettering University's Bioengineering Summer Program for High School Women
Notice bibliographique
Résumé
It has been documented that young women are more likely to pursue a career that they perceive as contributing to the common good of society. Also, the number of young women that obtain degrees in science, technology, engineering, and math (STEM) is steadily decreasing or remaining stagnant. To address these two issues, Kettering University has developed a summer program that introduces high school women to bioengineering and the applications for Biomechanics, Ergonomics, Biochemistry, and Automotive Crash Safety. There are very few residential bioengineering summer programs nationwide. Kettering’s Lives Improve Through Engineering, or LITE, is a two week, residential, summer program for young women entering their senior year of high school. Approximately 36 students, recruited from throughout the United States and Canada, attend the fully funded camp each year. University female students receive a stipend to mentor the high school students. The student to mentor ratio is kept low, 3 to 1. Four different professors, one for each bioengineering subject, are dedicated to presenting the curriculum. Hands-on laboratory experiences are integral to the learning process. In some areas, students present project posters at the end of the two-week period. Overall, the students participate in an interactive curriculum that shows them firsthand how they can apply bioengineering to societal concerns. Benefits to the high school students are both perceived and measured. The students have a chance to interact with female professors who are balancing family and work, therefore showing first hand that women can achieve professional and personal aspirations. The undergraduates who serve as LITE mentors demonstrate collegiate success. Both faculty and coeds are positive role models for the high school women. A post-program assessment of the LITE participants indicates that after attending the two-week program, they are more likely to pursue degrees in STEM subjects. Data also indicates that the mentors, after participating in the program, are more confident of their mentoring skills and are more likely to seek out mentoring opportunities in the future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,106 | 0,026 |
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 ».