Gender Equality Training for Students in Higher Education: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite recent improvements, gender inequality persists within the higher education sector, as evidenced by the proportionally greater number of student and academic leadership positions occupied by male students and staff. Gender equality education and training for students may help to develop awareness, knowledge, and skills among individual students, building capacity to address biases and accelerate culture change in higher education institutions. OBJECTIVE: We aimed to identify and explore the existing literature on gender equality training interventions for students in tertiary education, with a particular emphasis on training content, methodology, and outcome evaluation. METHODS: The 6-stage framework developed by Arskey and O'Malley was used to map the literature related to current best practice in gender equality training for students in higher education. Systematic database searches of peer-reviewed literature were carried out and 3142 titles, 333 abstracts, and 52 full-text articles were screened for eligibility with 14 (27%) articles selected for inclusion in this review. RESULTS: The selected studies detailed a range of pedagogical approaches, including didactic lectures, participatory and co-design workshops, reflective writing, and service-learning, with durations ranging from a single interaction to 1 year. Most articles reviewed did not explicitly state their study aims or research question, and the theoretical underpinnings were generally vaguely described. The longer-term impact of most interventions was unclear, as evaluation metrics seldom go beyond the level of adoption. CONCLUSIONS: This scoping review shows that the literature base for gender equality training for tertiary students lacks coherence, highlighting the need for further work to evaluate its impact. This work provides a foundation for developing training design recommendations.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».