Data-driven and instructor-engaged: Enhancing equity in Canadian STEM courses
Notice bibliographique
Résumé
Panelists from the Canadian Consortium of Science Equity Scholars (CCSES)—a group of educators and researchers dedicated to enhancing equity in post-secondary science at the course level—will describe the approach and progress of the CCSES in collecting data and engaging instructors from across Canadian institutions. Small group discussions will allow the audience to engage with questions related to this large, collaborative, equity project and identify the opportunities and challenges of such a project. The CCSES builds on an emerging body of literature demonstrating the need to attend to affective dimensions of the classroom (Trujillo & Tanner, 2014; Eddy & Brownell, 2016) in creating an inclusive and equitable environment (Dewsbury & Brame, 2019; Theobald et al., 2020). The research goals of the CCSES include examining how the instructor-created classroom climate impacts students’ sense of belonging across science courses, institutions, and demographic groups, and identifying the inclusive teaching practices that help address inequities. In our work we seek to apply critical methodologies to reframe “achievement gaps” as “systemic and structural barriers” (Nissen, Her Many Horses, & Van Dusen, 2021). Since 2022, the CCSES has collected over 30,000 data points from tens of university STEM courses across 12 campuses. Each instructor receives a course report with summaries of the demographic makeup of their students and disaggregated information about student experience and outcomes. On the research side, our group is working on validating our measures and statistically modelling relationships. The project also includes qualitative sub-projects to help us understand the breadth of student experience. This research has been approved by ethics boards at all sites. References: Dewsbury, B., & Brame, C. J. (2019). Inclusive Teaching. CBE—Life Sciences Education, 18(2), fe2. https://doi.org/10.1187/cbe.19-01-0021 Eddy, S. L., & Brownell, S. E. (2016). Beneath the numbers: A review of gender disparities in undergraduate education across science, technology, engineering, and math disciplines. Physical Review Physics Education Research, 12(2), 020106. https://doi.org/10.1103/PhysRevPhysEducRes.12.020106 Nissen, J. M., Her Many Horses, I., & Dusen, B. Van. (2021). Investigating society ’ s educational debts due to racism and sexism in student attitudes about physics using quantitative critical race theory. Physical Review Physics Education Research, 17(1), 10116. https://doi.org/10.1103/PhysRevPhysEducRes.17.010116 Theobald, E. J., Hill, M. J., Tran, E., Agrawal, S., Nicole Arroyo, E., Behling, S., Chambwe, N., Cintrón, D. L., Cooper, J. D., Dunster, G., Grummer, J. A., Hennessey, K., Hsiao, J., Iranon, N., Jones, L., Jordt, H., Keller, M., Lacey, M. E., Littlefield, C. E., … Freeman, S. (2020). Active learning narrows achievement gaps for underrepresented students in undergraduate science, technology, engineering, and math. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 117(12), 6476–6483. https://doi.org/10.1073/pnas.1916903117 Trujillo, G., & Tanner, K. D. (2014). Considering the Role of Affect in Learning: Monitoring Students’ Self-Efficacy, Sense of Belonging, and Science Identity. CBE—Life Sciences Education, 13(1), 6–15. https://doi.org/10.1187/cbe.13-12-0241
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».