Views on Teaching and Learning Preferences for Women and Men in Undergraduate Computer Science
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article explores differences between women’s and men’s views on teaching and learning in undergraduate computer science studies at a Canadian university. The research focuses on perceptions and experiences about learning activities and teaching computer science and how students and teachers view these aspects as valuable for these activities. To better understand research problems and complex phenomena, a mixed-methods concurrent approach was developed for this research, with the qualitative part being the major component (QUAL + quant). The data collected was based on interviews with students and academic staff, surveys, and class observations. Quantitative data from surveys were converted into narratives that were analyzed qualitatively (meaning we qualitized the data). The results show that students who identify as women relied more on formal teaching, while students who identify as men found informal teaching and smaller class sizes more important in their learning approaches. The interaction with the teaching assistants (TAs) was found to be more important for the students who identify as women than for the students who identify as men. As for learning preferences, women preferred more direct instruction, while male students were interested in more complex settings flexibly commuting between competitive, cooperative, and individual learning approaches. Neither women nor men preferred single-gender classes. It was noticed that a small class size is not automatically a solution, as in our case, male students benefited from small classes, while some women felt without adequate support.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle