The ICT gender imbalance in schools and beyond : missed opportunities
Notice bibliographique
Résumé
'Pipeline shrinkage', the steady attrition of women in the ICT industry despite their academic achievement, has been of great concern not only in the United Kingdom but also internationally for almost a quarter of a century. This study reviewed literature and prior research from both national and international perspectives, with a particular research focus on the experiences of students in three British secondary schools. The situation may have been exacerbated in British schools as government strategies have increasingly focussed on male students' apparent 'underachievement' relative to female students. One aspect of focus has been the resurrection of interest in single-sex classes in state schools. The comparatively strong academic achievement of female students has led to little focussed research on why they fail to capitalise on their ICT ability and study the subject beyond school level. Their behavioural intentions have not been the focus of the research. This study tested the fit of The Theory of Planned Behaviour (TpB) as a theoretical framework to examine how behavioural, normative and control beliefs differed, both between male and female students in mixed and single gender schools and female students taught in mixed or single sex classroom contexts. Samples of 150 students were questioned from which 120 were useable; 40 from each of the three participating schools. In two cases 25 students were Key Stage 4 students and 15 were A-Level students. A series of semi-structured interviews were undertaken with a further sample of 30 Key Stage 4 ICT students. Results showed data fitted the TpB model and explained female students' lack of intention to study ICT beyond their current level as beliefs were found to be related to that intention. Recommendations were provided for changes in practice based on attitudinal responses to behavioural beliefs, learning styles and teaching strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».