CS1 Students' Perspectives on the Computer Science Gender Gap: Achieving Equity Requires Awareness
Notice bibliographique
Résumé
There are numerous initiatives to improve diversity within the computer science field. However, women still disproportionately drop CS majors and earn less than one quarter of CS bachelor's degrees in the United States. The extent to which CS students-especially male students-are aware of this gender gap is an open question. This paper reports on a study to investigate that question. We analyzed 325 CS1 students' survey responses and found significant differences between women's and men's awareness of the CS gender gap. Men were significantly less aware of the gender gap than women, and men had significantly milder beliefs about whether women experienced adversity in CS and whether there should be targeted efforts to support women. Twenty students (10 women and 10 men) participated in follow-up interviews after the survey, where they discussed their experiences and perceptions of the computer science gender gap. Even among students who were aware of the gender gap, many had a superficial understanding of its cause, believing it to be due to women having less natural interest in CS. We argue that these findings are a call-to-action: university CS curricula need to include diversity, equity, and inclusion (DEI) training so that students have a more complete understanding of this complex issue, and so that these misconceptions do not continue to be perpetuated into the workplace.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».