Interests and Challenges in Machine Learning: Differences by Gender, Prior Experience, and First Generation Status
Notice bibliographique
Résumé
Despite the rise of machine learning (ML) in computing, it is widely acknowledged by practitioners that the field lacks diversity. Prior studies have shown that ML is perceived as a challenging field, and students from underrepresented groups are less likely to take an ML course, possibly due to differing interests compared to their peers. This study explores the differences—by gender, prior experience in ML, and first-generation status—in student interests and challenges before and during an ML course. We build upon prior work that collected students’ self-reported interests and challenges from a sequence of 5 surveys conducted across 2 introductory ML courses. These survey responses had been qualitatively coded, and we examine the frequency of various interest and challenge themes and how they differ by gender, prior experience and first-generation status. We find that at the start of the ML course, women were more likely than men to report practical/implementation aspects of ML as both interesting and, separately, challenging. Those without prior ML experience showed more general curiosity about the course rather than specific interests. While these results are suggestive, they are no longer statistically significant after applying the Bonferroni correction to the Chi-squared tests. Since variations in student interests and challenges are largely minimized during the ML course, these differences can be targeted in future work to increase ML course uptake and broaden participation.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».