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Enregistrement W3190116622 · doi:10.18260/1-2--38145

Work in Progress: Early Exploration of Engineering Students' Perspectives about Diversity, Equity, and Inclusion in an Introductory Materials Science and Engineering Course

2024· article· en· W3190116622 sur OpenAlexaff
Aroba Saleem, Sindia Rivera-Jiménez, Idalis Villanueva

Notice bibliographique

Revue2021 ASEE Virtual Annual Conference Content Access Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Diversity (politics)Engineering ethicsEquity (law)Course (navigation)Engineering educationWork (physics)Science and engineeringWork in processMathematics educationComputer scienceEngineeringEngineering managementSociologyPsychologyPolitical scienceMechanical engineeringSocial scienceAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Work in Progress: Early Exploration of Engineering Students' Perspectives about Diversity, Equity, and Inclusion in an Introductory Materials Science and Engineering Course Aroba Saleem1,2, Sindia Rivera-Jimenez1, Idalis Villanueva1 1Department of Engineering Education, University of Florida 2Department of Materials Science and Engineering, University of Florida Despite numerous efforts made by the engineering community, maintaining a diverse, equitable, and inclusive education environment still seems a distant goal. Persistently, nationwide reports and studies continue to point to the severe underrepresentation of marginalized and minoritized groups, especially women and African American students in engineering. Discrimination due to gender, race, ethnicity, religion, and other forms of identities, impedes the development and sustaining of diverse and inclusive educational environments, which affects student retention and graduation/completion rates. Providing equitable access to education and supporting tolerance and acceptance of those who are different can positively enhance student learning. This Work in Progress paper examines engineering student perspectives about diversity, inclusion, equity, and access at a Southeastern university in the United States. In this exploratory study, two questions around students' notion of diversity and inclusion and its challenges in their learning, were developed. The survey was conducted among 300 undergraduate students (69% male and 31% female) in an Introductory Materials Science and Engineering course that consists of students from different fields of engineering. The class was a mix of Freshman (3%), Sophomore (8%), Juniors (43%), and Seniors (46%). The response rate of the survey was 83%. Preliminary findings suggest that while some commonalities were observed, students' perspectives about the state of diversity and inclusion on their campus differed significantly. The majority of respondents were comfortable with the overall climate in the university and felt no or minimal need for any intervention, however, the other group of respondents shared a contradictory perspective and expressed a dire need for change. For example, many students commended the ethnic diversity among the student population whereas 4% of respondents expressed grave concerns about the lack of African American students on Campus. Interestingly, the demographic distribution of students revealed that African American students consisted of only 7% of the total students in the course. This indicates that the demographic distribution of students could explain the divergent views of students on diversity and inclusion. The findings from this study support the idea that students with different ethnic and social identities can have different views and experiences regarding diversity, inclusion, and equity in their campus. This study can help identify the challenges that need to be overcome in order to create a diverse, inclusive, and equitable environment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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