Bridging the AI Gap: Evaluating the Impact of an AI Education Program for Caregivers on Parental Leave
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) literacy is increasingly important across many fields, yet caregivers remain underrepresented in AI-related fields due to a combination of systemic and individual barriers. To address this, the Caregivers and Machine Learning (C&ML) program developed and delivered an accessible AI education program to caregivers on parental leave. Two cohorts participated in this 6-week interprofessional program, featuring fundamental machine learning concepts, hands-on programming assignments, and a capstone project. This study examines the program's impact on participants, focusing on their motivations and barriers before, during, and after the program as outcomes after completion. Post-program surveys and semi-structured interviews highlight that caregivers often face barriers such as the rapid pace of AI, discrimination, and balancing caregiving responsibilities with learning new skills. The C&ML program's flexible structure and personalized support network were critical in enabling participants to fully engage in the program, leading to significant improvements in their knowledge of ML and increased confidence in applying these skills. After completing the program, 20\% of participants transitioned into AI-related roles or pursued further education. This research highlights the value of targeted, inclusive educational programs for underrepresented groups and provides practical recommendations for refining future AI training programs for caregivers.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».