An Overview of Quantum Information Science Courses at US Institutions
Notice bibliographique
Résumé
As the field of Quantum Information Science (QIS) continues to advance, there is an increased need for a quantum-smart workforce to address the needs of the growing quantum industry. As institutions begin to expand their course offerings, there is a unique opportunity for discipline-based education researchers to have an impact on the curricular and pedagogical choices being made in these courses. As a first step, it is necessary for education researchers to have a representative picture of what QIS education currently looks like. We reviewed recent course catalogues from a large sample of institutions in the United States looking for courses focused on QIS content. Our conservative analysis reveals that roughly a quarter of the institutions we reviewed offer QIS courses. While encouraging for such an emerging field, we found disparities in the types of institutions offering these courses as the vast majority were Doctoral-granting institutions. Additionally, we found that some classifications of minority serving institutions were much less likely to offer a QIS course (for example Historically Black Colleges and Universities or Predominantly Black Institutions), while Asian American and Native American Pacific Islander serving institutions were more likely than the national average to offer a QIS course. These disparities may lead to further racial, socioeconomic, and geographic disparity in the future quantum workforce. We also found that there was no single department that offered a majority of the QIS courses, indicating that the best efforts to improve QIS education will need to consider the multi-disciplinary nature of the field of quantum information science.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».