Incorporating Equity, Diversity, Inclusion and Intersectionality in First-Year Engineering: An Exploration of Students’ Application to Teamwork
Notice bibliographique
Résumé
Teamwork skills are a vital learning outcome in higher education, yet negative interpersonal interactions within teams can diminish students’ sense of belonging and inclusion. To address this challenge, the introduction of equity, diversity, inclusion, and intersectionality (EDI&I) topics into course curriculums has been proposed. This study examines how integrating these concepts into a first-year engineering design course impacts students’ sense of inclusion and their ability to apply EDI&I principles to teamwork. Specifically, our research questions were: 1) To what extent did students experience a sense of belonging and uniqueness (inclusion) on their teams? 2) To what factors do students attribute their sense of belonging and uniqueness on their teams? And 3) How do students describe their design team experiences in relation to their ability to apply EDI&I? Data was collected through questionnaires from and interviews with forty-six participants using a qualitative empirical approach. Findings were that most students reported a strong sense of belonging and uniqueness within their teams, contributing to an overall feeling of inclusion. However, a small minority reported difficulties in applying EDI&I concepts to their teamwork. The discussion explores these difficulties and includes teaching strategies aimed at enhancing support for inclusive student teaming processes.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».