The Effect of the CCERS STEM + C Project on Information Technology Efficacy in Terms of Gender and Grade Level
Notice bibliographique
Résumé
Information technology has become ubiquitous in the 21st Century. Acquiring the skills and confidence to navigate the computational arena is all but obligatory for educational and professional success. Underrepresentation of women in the wide variety of fields associated with information technology is an authentic concern for both the individual and society as a whole. Various studies have emphasized the importance of stronger representative of marginalized groups to bolster creative thinking and a variety of perspectives. The CCERS STEM + C Program is a long-term hands-on environmental restoration project that has been embedded in the New York City Department of Education public schools. Students work to restore the native oyster population to New York Harbor through both field work and working with large sets of data on the open-access platform. One of the several areas studied throughout this program is the motivation and self-efficacy of the students, especially students who are underrepresented in the STEM and technology fields. Student surveys were initiated by 764 students with 513 participants and non-participants completing the survey. Aimed at eliciting levels of several self-reported factors, the survey included a subscale measuring levels of confidence in technological abilities. Results of the survey indicated that 9th grade female students have a higher level of self-efficacy and motivation than female students in the later high school grade levels. These results are consistent with the waning motivation and interest of female students in technology and STEM found in other studies.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».