Designing an open course to highlight the work of underrepresented STEM scholars
Notice bibliographique
Résumé
Faculty across science, technology, engineering, and math (STEM) disciplines are interested in making their instructional materials more representative of their students' identities.However, they often lack guidance and time for finding these materials.Utilizing our specialized skills in finding resources as librarians, we developed the Representation in STEM (RIS) course to provide resources and guidance on finding and using more representative materials across STEM disciplines.The course is comprised of pages that can be adopted as micro-lessons in disciplinary courses, lowering the barrier for faculty to participate in more inclusive instruction.To ensure RIS is as useful as possible for faculty and students, pages from the disciplines and special topics sections of the course were sent to faculty at Colorado School of Mines and STEM librarians across the United States and Canada for review.We sought feedback on organization, breadth of coverage, and content depth that can be incorporated in the ongoing development of the course.This paper describes the development of RIS, initial feedback received, and lessons learned in the design process that could inform similar projects at other institutions.The glaring gap in guidance for faculty led us to develop the Representation in STEM (RIS) open mini-course.This course was designed to provide faculty with a single page of adaptable content related to representation in a specific discipline or topic area that can be easily used in their disciplinary courses.The full course currently contains five modules with the following content:
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,008 |
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 ».