Diversity in Software Engineering: A Survey about Scientists from Underrepresented Groups
Notice bibliographique
Résumé
Technology plays a crucial role in people’s lives. However, software engineering discriminates against individuals from underrepresented groups in several ways, either through algorithms that produce biased outcomes or for the lack of diversity and inclusion in software development environments and academic courses focused on technology. This reality contradicts the history of software engineering, which is filled with outstanding scientists from underrepresented groups who changed the world with their contributions to the field. Ada Lovelace, Alan Turing, and Clarence Ellis are only some individuals who made significant breakthroughs in the area and belonged to the population that is so underrepresented in undergraduate courses and the software industry. Previous research discusses that women, LGBTQIA+ people, and nonwhite individuals are examples of students who often feel unwelcome and ostracized in software engineering. However, do they know about the remarkable scientists that came before them and that share background similarities with them? Can we use these scientists as role models to motivate these students to continue pursuing a career in software engineering? In this study, we present the preliminary results of a survey with 128 undergraduate students about this topic. Our findings demonstrate that students’ knowledge of computer scientists from underrepresented groups is limited. This creates opportunities for investigations on fostering diversity in software engineering courses using strategies exploring computer science’s history.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».