Play with Purpose: Exploring digital games to encourage gender equity in STEM
Notice bibliographique
Résumé
Playing digital games is one of the most popular activities amongst youth today. Research studies have connected young women who participate in digital games as three times more likely to pursue a career in Science, Technology, Engineering and Math (STEM) fields. Although STEM skills are considered essential for the future of an innovative society, there exists a gap of the women represented in these fields. Exploring digital games provides a potential solution to closing this gap, however the digital games environment is not as inclusive for women as it could be. \n \nAs a result, this research focuses on utilizing digital games to support STEM education for young women in Canada. The research begins with a literature review, anonymous survey, semi-structured interviews, and a co-creative workshop to understand the experiences of women in digital games and STEM in Canada today, and to structure these insights through a Deconstruction:Reconstruction process. Systems mapping and foresight tools were also used to generate a desired future and guide strategic recommendations. \n \nInsights suggest a desire for education on digital etiquette and the development of a digital space where young women can practice building confidence while having their voices heard. Three opportunity spaces were identified as key leverage points to intervene within the digital game system, including opportunities between Educational, Recreational and Gaming Industry subsystems. These opportunity spaces were further established as two recommendations that provide strategic initiatives for educational institutions to engage with digital games, involving different stakeholders in the system. By changing the experiences women currently have while engaging in digital games, perhaps more women would be inclined to participate in play and therefore engage in STEM fields.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».