198 подписчиков

Женщины в компьютерных науках. Ограничения и будущие исследования. Источники

1 мая 20201 мая 2020

5 мин

Обобщение выводов этого исследования ограничено по нескольким причинам. Лица, входящие в эту выборку, идентифицируются как женщины, и поэтому их нельзя сравнивать с мальчиками или молодыми мужчинами в колледже, хотя это также можно рассматривать как доброжелательные, учитывая чрезмерно большую роль влияния мужского пола в прогностических исследованиях. В работе Lehman, Sax и Zimmerman описывается ряд гендерных смертей у студентов, стремящихся стать CS majors, причем женщины в группе больше мужчин-диверсетантов, оценивающих себя ниже, чем мужчины в компьютерных и математических навыках, и менее склонны стремиться стать программистом, чем мужчины.

Более последовательным ограничением этого исследования является то, что участвовавшие в нем старшеклассницы были, по крайней мере, в некоторой степени заинтересованы в вычислительной технике на момент проведения первого исследования, о чем свидетельствует их стремление получить награду в области вычислительной техники и зарегистрироваться на сайте Aspirations. Учитывая, что 73% нашей выборки в конечном итоге заполнили заявку на награду Aspirations и с гораздо большей вероятностью сдали экзамен CS AP, наша выборка, похоже, имела, по крайней мере, некоторый ранее существовавший интерес или склонность к вычислениям.

Таким образом, наши выводы, скорее всего, не являются общими для всех лиц, которые идентифицируют себя как женщины, а скорее для женщин, которые также проявляют интерес к информатике, как девочки. Наконец, все молодые женщины, включенные в наш опрос, проживали в США во время проведения данного исследования. Дальнейшие исследования, включая лиц, которые идентифицируют себя как женщины, но проявляют переменный интерес к вычислениям, а также исследования, изучающие лиц в других странах, необходимы для того, чтобы знать, обобщают ли данные данные за пределами США.

Источники:

Bureau of Labor Statistics. 2018. Retrieved from www.bls.gov/ooh/computer-and-information-technology/home.htm.
W. DuBow and A. S. Pruitt. 2018. NCWIT Scorecard: The Status of Women in Technology. NCWIT, Boulder, CO.
Cohen, Clemencia Cosentino de, and Nicole Deterding. 2009. Widening the net: National estimates of gender dispar-
ities in engineering. J. Eng. Edu. 98, 3 (2009), 211–226.
T. Dee and S. Gershenson. 2017. Unconscious Bias in the Classroom: Evidence and Opportunities. Stanford Center for
Education Policy Analysis.
Google (Firm). 2014. Women who choose computer science: What really matters: The critical role of encouragement
and exposure. https://static.googleusercontent.com/media/edu.google.com/en//pdfs/women-who-choose-what-really.pdf.
M. A. Kanny, L. J. Sax, and T. A. Riggers-Piehl. 2014. Investigating forty years of STEM research: How explanations
for the gender gap have evolved over time. J. Women Minorities Sci. Eng. 20, 2 (2014).
A. Fisher and J. Margolis. 2002. Unlocking the clubhouse: The Carnegie Mellon experience. ACM SIGCSE Bull. 34, 2(2002), 79–83.
Tanya L. Crenshaw et al. 2017. Ten years toward equity: Preliminary results from a follow-up case study of academic
computing culture. Front. Psychol. 8 (2017), 816.
Valerie A. Clarke and Susan M. Chambers. 1989. Gender-based factors in computing enrollments and achievement:
Evidence from a study of tertiary students. J. Edu. Comput. Res. 5, 4 (1989), 409–429.
R. M. Powell. 2008. Improving the persistence of rst-year undergraduate women in computer science. ACM SIGCSE
Bull. 40, 1 (2008), 518–522.
D. Michell, A. Szorenyi, K. Falkner, and C. Szabo. 2017. Broadening participation not border protection: How univer-
sities can support women in computer science. J. Higher Edu. Policy Manage. 39, 4 (2017), 406–422.
Predicting Persistence in Computer Science and Technology Related Majors 1:15
L. J. Sax, K. J. Lehman, J. A. Jacobs, M. A. Kanny, G. Lim, L. Monje-Paulson, and H. B. Zimmerman. 2017. Anatomy
of an enduring gender gap: The evolution of women’s participation in computer science. J. Higher Edu. 88, 2 (2017), 258–293.
Cheryan Sapna, Allison Master, and Andrew N. Meltzo. 2015. Cultural stereotypes as gatekeepers: Increasing girls’
interest in computer science and engineering by diversifying stereotypes. Front. Psychol. 6 (2015), 49
E. Rommes, G. Overbeek, R. Scholte, R. Engels, and R. De Kemp. 2007. ‘I’m not interested in computers’: Gender-based
occupational choices of adolescents. Info. Commun. Soc. 10, 3 299–319.
P. H. Miller, J. Slawinski Blessing, and S. Schwartz. 2006. Gender dierences in high-school students’ views about science. Int. J. Sci. Edu. 28, 4 (2006), 363–381.
S. Katz, D. Allbritton, J. Aronis, C. Wilson, and M. L. Soa. 2006. Gender, achievement, and persistence in an under-graduate computer science program. ACM SIGMIS Database: D atabase Adv. Info. Syst. 37, 4 (2006), 42–57.
J. S. Eccles and M. T. Wang. 2016. What motivates females and males to pursue careers in mathematics and science? Int. J. Behav. Dev. 40, 2 (2016), 100–106.
Google Inc. and Gallup Inc. 2016. Trends in the State of Computer Science in U.S. K-12 Schools. Retrieved fromgoo.gl/j291E0.
H. G. Taylor and L. C. Mouneld. 1994. Exploration of the relationship between prior computing experience and gender on success in college computer science. J. Comput. Res. 11, 4 (1994), 291–306.
J. Wang, H. Hong, J. Ravitz, and M. Ivory. 2015. Gender dierences in factors inuencing pursuit of computer science and related elds. In Proceedings of the ACM Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education. ACM, 117–122.
C. Chen, S. Jeckel, G. Sonnert, and P. M. Sadler. 2019. “Cowboy” and “Cowgirl” programming and success in college computer science. Int. J. Comput. Sci. Edu. Schools 2, 4 (2019), 4.
Lecia J. Barker, Charlie McDowell, and Kimberly Kalahar. 2009. Exploring factors that inuence computer science introductory course students to persist in the major. ACM SIGCSE Bull. 41, 1 (2009).
B. Trevisan, T. McKlin, and M. Guzdial. 2011. Factors inuencing CS participation: Introductory computer sci-ence students describe what led them to computing. GaComputes! Technical Report, Findings Group, LLC,Atlanta.
Katz Sandra et al. 2006. Gender, achievement, and persistence in an undergraduate computer science program. ACMSIGMIS Database: Database Adv. Info. Syst. 37, 4 (2006), 42–57.
R. W. Lent, M. J. Miller, P. E. Smith, B. A. Watford, K. Hui, and R. H. Lim. 2015. Social cognitive model of adjustment to engineering majors: Longitudinal test across gender and race/ethnicity. J. Vocat. Behav. 86 (2015), 77–85.
Adam V. Maltese and Robert H. Tai. 2011. Pipeline persistence: Examining the association of educational experiences with earned degrees in STEM among U.S. students. Sci. Edu. 95, 5 (2011), 877–907.
Ellis Jessica, Bailey K. Fosdick, and Chris Rasmussen. 2016. Women 1.5 times more likely to leave STEM pipeline aftercalculus compared to men: Lack of mathematical condence a potential culprit. PLoS One 11, 7 (2016), e0157447.
Lisa M. Larson et al. 2015. Predicting graduation: The role of mathematics/science self-ecacy. J. Career Assess. 23, 3(2015), 399–409.