Social Capital and Persistence in Computer Science of Google’s Computer Science Summer Institute (CSSI) Students
Notice bibliographique
Résumé
While a lucrative and growing field, low levels of gender and racial diversity in Computer Science (CS) remain prevalent.Education and workforce support programs with the intention to promote underrepresented students' persistence in CS exist, which teach CS skills, inform of career options, and grow students' network in CS.Studies have demonstrated these programs' effectiveness as it relates to changes in affective outcomes, such as participants' confidence in CS skills and attitudes towards CS jobs.However, the longitudinal impact of CS support programs on participants' build-up of social capital in CS, and the resulting social capital's influence on their persistence in the field, remain unexplored.Motivated by the literature that associates demographic identifiers with access to social capital, and students' access to developmental relationships and career-related resources (social capital) in CS with their persistence, this study explores a CS support program's impact on persistence through capital building.We focus on Google's Computer Science Summer Institute (CSSI), which provided graduating high school students with a 3-week-long introduction to CS.We use interviews with participants who are now 2-5 years out of the program to study CSSI's impact on their social capital and long-term persistence in CS.Thematic analysis reveals three features of the program that influenced students' build-up of social capital, and that the resulting persistence was realized through students' progress towards internships in CS and goals for paying-it-forward in CS.These findings inform our recommendations that future CS support programs and educational settings consider mentorship centered on socioemotional support, opportunities for collaboration, and time for fun social activities.Additional suggestions center on engaging socially-oriented individuals with CS support programs.These insights inform facilitators and educators in CS on design choices that can encourage the persistence of underrepresented students in CS.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».