Fostering High School Girls' Interest and Attainment in Computer Science
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Computing education and careers are male dominated. Identifying strategies to reduce this gender gap would create a more diverse and inclusive workforce, and would respond to the growing importance of computing and technology in our society. This paper presents an intervention designed and conducted in a post-secondary polytechnic institution aimed at inspiring and motivating computer science education among high school girls. Grounded in theory and related research, this intervention was designed to address aspects recognized as having relevance to girls. Using the expectancy-value theory of motivation developed by Eccles as a theoretical foundation, this study explores the intervention's impact on participants' interest and attainment in computer science. Twenty five students (nineteen girls) from local high schools participated in this pre-questionnaire, intervention, post-questionnaire quasi-experimental study. Participants were mentored by post-secondary students (at least one mentor for each pair of participants) through activities including writing an algorithm, coding, exploring an AR/VR technology and practicing programming skills with an educational game. Analysis of resulting data revealed that girls who participated in this study experienced a high level of enjoyment, increased interest, perceived positive learning gains, and were inspired by their post-secondary mentors. Post-questionnaire responses indicated that girls improved their ability beliefs and reduced their stereotypical views.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle