Theorizing & Researching <i>Class</i> for Broadening Participation in Computing Efforts
Notice bibliographique
Résumé
Race and gender are crucial concepts in the computer science (CS) education research community's broadening participation efforts and scholarship. They help to critique the ways that white supremacy, anti-Blackness, and patriarchy structure and discipline CS classrooms and workplaces. In addition, attention to race and gender has helped to reimagine and redesign CS education to be more culturally responsive and sustaining for marginalized students. This panel builds on these foundational efforts by starting a conversation about what a more intentional focus on the concept of class and its connections to political economy can offer researchers and educators who are committed to more race and gender inclusivity, diversity, and equity in CS education across primary, secondary, and post-secondary levels. What might the concept introduce into intersectional analyses of the exclusionary structures of the education-to-workforce CS ''pipeline''? How might class be defined to help redesign CS education to affirm the identities of racially marginalized students from working class communities? How might the language of class provide new insights into the ways that racism, sexism, and ableism shape CS education? What might the operationalization of the concept help to reveal about the economic interests that underpin mainstream CS curricula and education policies? And how might class help CS professionals and educators understand their own social positions? Through a discussion with researchers and practitioners from different disciplinary backgrounds and theoretical orientations, this panel seeks to provide a foundation for more intentional and rigorous engagements with the concept of class within the CS education research community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».