Overview of Current After School - OST STEM Programs for Girls
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
Historically, there has been a gender gap within the STEM pipeline, resulting in the underrepresentation of women in STEM fields. Current efforts, both within and outside of educational institutions, have been developed to target girls’ specific needs with the aim of supporting girls' interest and engagement in STEM. The following paper examines the social and cultural factors that perpetuate the gender gap in STEM. It also provides a review and critique of six existing Canadian Out of School Time (OST) STEM programs and the principles used in their development and implementation. Conclusions from this review suggest that OST programs, when developed using best practices, may play a crucial role in encouraging girls to pursue a STEM career. Four primary best practices include: social and collaborative learning, topics related to girls' interests, development of STEM identity, and length of the program (for example, programs done over a longer period of time are generally more effective than programs completed over a shorter duration). Although the COVID-19 pandemic has caused some of these programs to migrate online, these four promising practices transcend face-to-face versus online boundaries. As a result, programs should continue to follow these pedagogical approaches to foster girls' interests in STEM. Keywords: gender inequality, out of school time programs, social learning, STEM education, STEM programming
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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