Integration of the Gender Vision in Training by Competences in Engineering
Notice bibliographique
Résumé
In the present work, a proposal is presented to integrate the gender vision in the formation of social, political and attitudinal competences in engineering careers.The international call to address issues related to equal rights and opportunities for women is growing.One of these problems is the minority participation of women in engineering careers, which is due to multiple factors and is evidenced in access, permanence and graduation.This negatively impacts society with the loss of women's talents and abilities to build a sustainable world, an issue that is closely related to the sustainable development agenda of the United Nations Organization, through two of its objectives: the SDG 5, to achieve Gender Equality, and SDG 4, on Quality Education, to which the Faculties of Engineering adhere.Meanwhile, from CONFEDI in the year 2006 the generic competences are proposed, among which are the so-called Social, Political and Attitudinal, for engineering training, which were assumed by ASIBEI in 2014.The joint recognition that they carry out is also highlighted.ACOFI, LACCEI and CONFEDI to the existence of the gender gap in the field of Engineering, through the creation of the Matilda Latin American Open Chair and Women in Engineering, in 2020, and Commissions that address the issue in their own contexts.Quality education in Engineering finds an opportunity to consolidate strengths and address weaknesses, especially in instances of change of study plans and in the proximity of accreditation processes for the Argentine context, the gender gap being a challenge to consider.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».