論文の概要: Text Mining Undergraduate Engineering Programs' Applications: the Role
of Gender, Nationality, and Socio-economic Status
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14034v4
- Date: Wed, 3 Aug 2022 00:53:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-21 11:39:19.350561
- Title: Text Mining Undergraduate Engineering Programs' Applications: the Role
of Gender, Nationality, and Socio-economic Status
- Title（参考訳）: テキストマイニングの大学院工学教育への応用--ジェンダー, 国籍, 社会経済的地位の役割
- Authors: Bo Lin, Bissan Ghaddar, Ada Hurst
- Abstract要約: 本研究では,工学系プログラムを選択する上で,応募者のモチベーション要因を分析するための新しいテキストマイニング手法を提案し,開発する。
提案手法を43,645個のデータセットに適用し,カナダ大の工学部に適用した。
テクノロジーへの関心と社会的影響の追求が、応募者にとって最も強力なモチベーションであることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1399409016552347
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Women, visible minorities, and other socially disadvantaged groups continue
to be underrepresented in STEM education. Understanding students' motivations
for pursuing a STEM major, and the roles gender, nationality, parental
education attainment, and socio-economic background play in shaping students'
motivations can support the design of more effective recruitment efforts
towards these groups. In this paper, we propose and develop a novel text mining
approach incorporating the Latent Dirichlet Allocation and word embeddings to
analyze applicants' motivational factors for choosing an engineering program.
We apply the proposed method to a dataset of 43,645 applications to the
engineering school of a large Canadian university. We then investigate the
relationship between applicants' gender, nationality, and family income and
educational attainment, and their stated motivations for applying to their
engineering program of choice. We find that interest in technology and the
desire to make social impact are the two most powerful motivators for
applicants. Additionally, while we find significant motivational differences
related to applicants' nationality and family socio-economic status, gender has
the strongest and the most robust impact on students' motivations for studying
engineering.
- Abstract（参考訳）: 女性、目に見える少数民族、その他の社会的に不利な集団は、STEM教育において過小評価され続けている。
stemを追求する学生のモチベーション、ジェンダー、国籍、親教育の達成、社会経済的背景の遊びを理解することは、これらのグループに対するより効果的な採用活動の設計を支援することができる。
本稿では,潜在ディリクレ割当と単語埋め込みを組み込んだ新しいテキストマイニング手法を提案し,提案する。
提案手法を43,645個のデータセットに適用し,カナダ大の工学部に適用した。
次に, 応募者の性別, 国籍, 家族所得, 教育的達成度との関係と, 工学的選択プログラムに適用するためのモチベーションについて検討した。
テクノロジーへの関心と社会的影響を期待することは、応募者にとって最も強力な動機付けだ。
また, 応募者の国籍や家族社会経済的地位と有意なモチベーション差がみられたが, 工学研究のモチベーションには男女差が最も強く, 強い影響がある。
関連論文リスト
- Building New Clubhouses: Bridging Refugee and Migrant Women into Technology Design and Production by Leveraging Assets [2.7624021966289605]
本稿では,2つのコミュニティ主導の参加型デザインワークショップの結果を報告する。
本研究は, A. 障害談話と強みに基づく物語, B. STEMスキルを文化的に安全かつ調整された学習環境にブリッジすること, C. 商業的生存性を通じてコミットメントをブリッジすること, D. 組織パートナーによるブリッジスキルや多様なコミュニティへの恩恵について考察した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T20:48:55Z) - A Survey of Large Language Models for Financial Applications: Progress, Prospects and Challenges [60.546677053091685]
大規模言語モデル(LLM)は金融分野における機械学習アプリケーションに新たな機会を開放した。
我々は、従来のプラクティスを変革し、イノベーションを促進する可能性に焦点を当て、様々な金融業務におけるLLMの適用について検討する。
本稿では,既存の文献を言語タスク,感情分析,財務時系列,財務推論,エージェントベースモデリング,その他の応用分野に分類するための調査を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-15T16:11:35Z) - Breaking Barriers: Investigating the Sense of Belonging Among Women and Non-Binary Students in Software Engineering [1.9075820340282934]
女性はソフトウェアエンジニアリング業界でキャリアを追求する可能性がはるかに低い。
女性や少数派が業界を離れる理由は、成長と発展の機会の欠如にある。
本研究は,ソフトウェア工学教育における女性や非バイナリ個人にとって不利な産業の育成や維持の可能性について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-06T20:07:45Z) - The Call for Socially Aware Language Technologies [94.6762219597438]
NLPが機能する社会環境の要因、文脈、意味の認識の欠如である。
我々は、NLPが社会意識を発達させる上で大きな課題が残っており、この分野の新しい時代の始まりであると主張している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T18:12:39Z) - Advancing Social Intelligence in AI Agents: Technical Challenges and Open Questions [67.60397632819202]
ソーシャルインテリジェントAIエージェント(Social-AI)の構築は、多分野、マルチモーダルな研究目標である。
我々は、社会AIを前進させるために、基礎となる技術的課題と、コンピューティングコミュニティ全体にわたる研究者のためのオープンな質問を特定します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T02:57:42Z) - A machine learning approach to predict university enrolment choices through students' high school background in Italy [42.57210316104905]
本稿では,イタリアの高校生の数学とイタリア語の習熟度が大学入学選択に及ぼす影響を考察する。
従来と同様の教育的選択や達成に対する性別差について検討した。
研究成果は、大学教育に関する学生の選択を形作る際に、学力、性別、高校の背景の複雑な相互作用を浮き彫りにした。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-29T10:05:37Z) - Navigating the Path of Women in Software Engineering: From Academia to
Industry [2.2732417897161934]
我々は、主に北米とヨーロッパの文脈に焦点を当てた既存の研究を拡張するために、ブラジルの女性に焦点を当てています。
調査では,性バイアス,ハラスメント,ワークライフの不均衡,過小評価,帰属意識の低下,詐欺師症候群など,ソフトウェア工学における女性に直面する永続的な課題に注目した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-08T02:58:26Z) - Advancing a Model of Students' Intentional Persistence in Machine
Learning and Artificial Intelligence [0.9217021281095907]
多様な集団の持続性は工学で研究されている。
短期的な意図的持続性は、専攻やレベルの研究のような学術的入学要因と関連付けられている。
長期的持続性は、職業的役割の信頼性の尺度と相関する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-30T19:57:40Z) - Exploring the Confounding Factors of Academic Career Success: An
Empirical Study with Deep Predictive Modeling [43.91066315776696]
本稿では,実証的,予測的モデリングの観点から,学業成功の決定要因について検討する。
我々は、共著者ネットワークを分析し、潜在的な学者が、成長するにつれて、より早く、より密接に、影響力のある学者と密接に働くことを発見した。
フェローであることは、引用の改善や生産性の向上をもたらすことができませんでした。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-19T08:16:21Z) - They, Them, Theirs: Rewriting with Gender-Neutral English [56.14842450974887]
私たちは、英語でジェンダーインクルージョンを促進する一般的な方法である特異点についてケーススタディを行います。
本研究では, 人為的データを持たない1%の単語誤り率で, ジェンダーニュートラルな英語を学習できるモデルについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-12T21:47:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。