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Enregistrement W7064738673

Data-driven and instructor-engaged: Enhancing equity in Canadian STEM courses

2025· article· en· W7064738673 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Transformer Diagnostics and Insulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive reframingEquity (law)Work (physics)Qualitative researchQualitative propertyData collection
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0180,007
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0050,017
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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