The Canadian Consortium of Science Equity Scholars – a multi-institutional approach to improving equity and sense of belonging in the classroom.
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Consortium of Science Equity Scholars (CCSES) is a multi-institution group of educators and researchers committed to improving equity in post-secondary science education. We seek to rectify the dearth of EDI data in a Canadian context to ensure that we have the information we need to understand our students’ experience and improve teaching practices to support all students. Our research focuses on the affective dimensions of the classroom and how students perceive themselves and what helps them develop their identity in STEM. To gather information on how students’ sense of belonging and self-efficacy (belief in one’s own capacity to succeed) is impacted by classroom climate and teaching practices, we are surveying students in biology, chemistry, and physics first-year classes across Canada. Data from these surveys will help us identify inequities, but also inclusive teaching practices and the impact they have on different demographic groups. In this session, we will present preliminary results from the initial year of data collected at five Canadian universities, and discuss how this research can inform how we structure programs and courses to reduce systemic and structural barriers to student success. This session will provide participants with ideas on how to better engage their students and improve their sense of belonging and self-efficacy, but also help build connections within the teaching and learning community to collect data to better understand student experiences across science disciplines and institutions to improve teaching practices. This project was approved by the research ethics boards of all the institutions where data were collected.
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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 | 0,038 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».