Overcoming Gender Stereotypes in the Process of Social Development and Getting Higher Education in Digital Environment
Notice bibliographique
Résumé
Social development and higher education are among the essential tools for overcoming gender stereotypes. The changes in education associated with the digitalization of learning and work, studies show, have little changed the gender landscape. Studying the opinion of students on the problem of gender relations and stereotypes is relevant in terms of the need to determine the impact of higher education in digital environment on changes in perceptions of behavioural patterns and social roles of men and women. This study examines the impact of gender stereotypes, manifested even in online learning and communication and when working in the new digital economy on student’s choice of a life path, profession, education. The research aims to study the influence of students’ social development in the learning process on the formation of gender stereotypes among them. An anonymous written survey was the most suitable method of the study. The survey involved 350 students of socio-humanitarian, technical and natural specialities (60% − women, 40% − men). It was found that getting higher education in digital environment is crucial to social development, as this stage of life helps individuals overcome gender stereotypes. Yet, gender stereotypes continue to dominate among students anyway. To which extent do students agree that the primary purpose of a woman is the role of wife and mother? Most students (44%) agreed with this view of a woman's role, with varying degrees of confidence. Besides, approximately one in four who answered this question (24%) expressed complete agreement with this statement. On the other hand, about a quarter of respondents (26%) strongly or somewhat disagree with this statement. The results of the study can be used in international practice to overcome gender stereotypes. Social development of a person through higher education in digital environment plays a more critical role in overcoming gender stereotypes than previously thought.
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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 | 0,013 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».