Eficacia, eficiencia y situación de permanencia de la mujer en la escuela de ingeniería en sistemas de la ESPOCH
Notice bibliographique
Résumé
La participación de las mujeres en la educación en áreas como ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas ha mejorado en los últimos años. Sin embargo, según la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) aún existen importantes inequidades en el acceso de mujeres a la educación superior a nivel local, de país y región, por lo que se investiga la presencia de la mujer en la carrera de Ingeniería en Sistemas teniendo como objetivo revisar el historial de matrículas que se han dado en los diferentes períodos académicos desde 1993 hasta 2019 para determinar qué tan eficaces y/o eficientes han sido las mujeres para lograr terminar el pensum de la carrera de Ingeniería en Sistemas y obtener su título. Adicionalmente, se ha realizado un estudio cualitativo en base a encuestas aplicadas a mujeres estudiantes de la carrera sobre factores propios, familiares y escolares. Los resultados indican que el 5% de mujeres estudiantes fueron eficientes en el proceso de su cohorte y de este grupo de 63 mujeres el 3,17 %, se graduaron de ingenieras durante los 6 meses posteriores al término de la malla curricular que es lo óptimo. Por otra parte, el número de mujeres que se han graduado durante estos 26 años y medio de existencia de la carrera desde que fue creada son 45,61% y por ende han sido eficaces.
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 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».