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Enregistrement W4389196130 · doi:10.1145/3632295

The Important Role Social Capital Plays in Navigating the Computing Education Ecosystem for Black Girls

2023· article· en· W4389196130 sur OpenAlexaff
Camille Ferguson, Vanora Thomas, Juan Del Toro, Daniel Light, Kamau Bobb, P Clarke, Shameeka Emanuel, Ed Gronke, Mary Jo Madda, Imani Jennings

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Computing Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial capitalPublic relationsFinancial capitalEquity (law)Economic growthBusinessSociologyMarketingPolitical scienceEconomicsHuman capitalSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Black women represent the greatest underrepresentation in STEM fields, particularly the technology sector. According to a 2015 article in The Verge , Black women make up between 0% and 7% of the staff at the eight largest technology firms in the United States. This points to a glaring problem in terms of equity and inclusivity in the technology sector. Similar to their underrepresentation in the STEM sector, Black women's underrepresentation in the tech sector is related to pervasive and persistent prejudice and biased policies that endure in the United States, which have limited—and continue to limit—their access to quality education and spaces where Black women's cultural capital (i.e., ways of being) is acknowledged and appreciated. For most people, including Black women, social networks often make available opportunities and pathways toward realizing the roles they can play in the world or a particular industry. These webs of relationships and the embedded quality in them can be defined as an individual's social capital and be applied to any industry, including STEM and technology fields. In a practical sense, social capital allows an individual to leverage relationships for resources (e.g., information about internships and jobs or encouragement to persist through a difficult college course). In turn, these resources can contribute to economic opportunities (i.e., jobs) or social opportunities, such as relationships with gatekeepers who work in STEM fields that may lead to opportunities like jobs, projects, or financial backing. Research suggests that the social networks of Black young women rarely overlap with the networks of predominantly White and Asian males, who are overrepresented in the technology field. This weakens Black women's awareness of opportunities and training, and undermines their motivation to persist in the STEM sector. As a result of this increasing understanding of the role of social capital in career development, K–12 and higher education programs that are focused on equity in STEM fields have increasingly turned to the concept of social capital to address the traditional underrepresentation of certain groups, particularly Blacks, Latinos, and women in STEM fields. The following research investigates the experiences of Black girls who attended a program, Google's Code Next, designed to engage Black and Latinx youth in computer science. We argue that it is crucial for computer science programs not just to teach hard coding skills but also to build on young Black women's social capital to accommodate the young women in creating and expanding their tech social capital, enabling them to successfully navigate STEM and technology education and career pathways. Specifically, this article explores a subprogram of Code Next and how it has contributed to young Black women's persistence in STEM, and particularly in technology. The findings suggest that the young women employed an expanded sense of social capital in addition to an expanded cultural capital (i.e., language, skills, ways of being) and worldview (i.e., sense of belonging and self-efficacy) to make sense of their possible selves in the world of technology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,008
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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