Advancing Women: Transforming Engineering Education
Notice bibliographique
Résumé
Despite tremendous gains over the past 30 years, women are still severely underrepresented in engineering and engineering education. In 2009, only 17.8% of the more than 74,000 engineering bachelor's degrees awarded in the United States went to women, down from 21.2% in 1999. Women are currently 12.7% of all engineering faculty, and only 7.7% of full professors in U.S. engineering schools (Gibbons 2010). According to the American Society for Engineering Education (ASEE), 69 women had served as dean of engineering at one of the almost four hundred engineering or technology colleges in the United States and Canada that are institutional members of ASEE, and 38 women held that title in spring of 2010. Seven of the 50 largest engineering schools (in terms of bachelor's degrees awarded) are or have been led by women, and one of these institutions (Purdue) currently has its second female dean. The majority of female deans have assumed that role since the turn of the century, with several women appointed dean each year since 2005, and nine appointed in 2009. Of the 31 former deans, half have gone on to other academic leadership roles including provost, vice-president for research, chancellor, and president. Interviews with 21 women deans between 2002 and 2010 for profiles in the SWE Magazine explored their career paths, accomplishments, work/family issues, and leadership styles. This paper focuses on the role of mentors, professional society activities, and other leadership experiences in the career development of female engineering deans. Future leaders may benefit from the experience of these pioneering women.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,009 |
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 ».