論文の概要: Assessing the Effectiveness of Selective Marketing to Broaden Participation in CS Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20554v1
- Date: Tue, 25 Nov 2025 17:52:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.590014
- Title: Assessing the Effectiveness of Selective Marketing to Broaden Participation in CS Education
- Title（参考訳）: CS教育における選択マーケティングの効果評価
- Authors: Aditya Shah, Tyler Menezes,
- Abstract要約: 太平洋岸北西部の中学校・高校生を対象とした教育ハッカソンのマーケティング戦略の変更について述べる。
その結果、疎外・低所得地域からの学生の割合が増加し、全体の出席率も低下しないことが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5568885579213717
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many studies have aimed to broaden participation in computing (BPC) through extracurricular educational initiatives. When these initiatives are structured as open-enrollment extracurricular programs, their success often depends on their marketing approach. However, there is little in the computing education research literature about how to conduct effective marketing for these initiatives. We describe the changes made to the marketing strategy of one such program, an educational hackathon for middle school and high school students in the Pacific Northwest. These included reducing promotion to affluent families, using targeted school-based communication, and emphasizing cost supports during initial promotion. We then compare attendance and self-reported demographics before and after the intervention. Results indicate a higher proportion of students from marginalized and low-income communities and no reduction in overall attendance.
- Abstract（参考訳）: 多くの研究は、課外教育イニシアチブを通じて、コンピューティング(BPC)への参加を拡大することを目的としている。
これらのイニシアチブがオープンエンクルーメント・エクストラキュラープログラムとして構成されている場合、その成功はしばしばマーケティングのアプローチに依存します。
しかし、これらのイニシアチブの効果的なマーケティングの実施方法については、コンピューティング教育研究文献にはほとんど見当たらない。
本稿では,太平洋岸北西部の中学校と高校生を対象とした教育ハッカソンである,そのようなプログラムのマーケティング戦略の変更について述べる。
これらには、裕福な家族への昇格の削減、学校ベースのコミュニケーションのターゲット、初期昇進時の費用支援の強調などが含まれていた。
介入前後の参加者と自己報告人口の比較を行う。
その結果、疎外・低所得地域からの学生の割合が増加し、全体の出席率も低下しないことが明らかとなった。
関連論文リスト
- Embracing AI in Education: Understanding the Surge in Large Language Model Use by Secondary Students [53.20318273452059]
OpenAIのChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、新しい教育の道を開いた。
学校制限にもかかわらず,中高生300人以上を対象に調査を行ったところ,学生の70%がLDMを利用していることがわかった。
我々は、対象特化モデル、パーソナライズドラーニング、AI教室など、このような問題に対処するいくつかのアイデアを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-27T19:19:34Z) - Social Capital and Persistence in Computer Science of Google's Computer Science Summer Institute (CSSI) Students [0.0]
本研究では,CS支援プログラムが首都建設における持続性に与える影響について検討する。
私たちはGoogleのCSSIに注目し、大学院生にCSの3週間の紹介を提供しました。
プログラムから2～5年経過した参加者へのインタビューを用いて、CSSIが社会資本と長期CS持続性に与える影響を研究する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-18T21:50:21Z) - An Undergraduate Consortium for Addressing the Leaky Pipeline to Computing Research [1.9336815376402718]
この経験報告では、最初の学生コンソーシアム(UC)について記述する。
UCは、特に歴史的に疎外されたグループの学生を募集することで、AI研究コミュニティへの参加を広げることを目指している。
本稿では,エビデンスに基づく実践の豊富なセットにインスパイアされたプログラム設計と,UCが望む成果の多くを達成していることを示す初年度の予備的評価について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T21:43:43Z) - Hierarchical Programmatic Reinforcement Learning via Learning to Compose
Programs [58.94569213396991]
プログラムポリシーを作成するための階層型プログラム強化学習フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,プログラム作成の学習を通じて,アウト・オブ・ディストリビュータの複雑な動作を記述するプログラムポリシーを作成することができる。
Karel ドメインの実験結果から,提案するフレームワークがベースラインより優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-30T14:50:46Z) - Addressing the "Leaky Pipeline": A Review and Categorisation of Actions
to Recruit and Retain Women in Computing Education [0.0]
コンピューティング教育におけるジェンダーの不均衡は、世界中でよく知られた問題である。
リークパイプライン(Leaky Pipeline)は、上級職に進む前に女性の保持が不足していることを示すためにしばしば用いられる。
様々なイニシアチブがここ数十年、漏れやすいパイプラインの問題をターゲットにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-13T12:54:02Z) - Investigating Participation Mechanisms in EU Code Week [68.8204255655161]
デジタル・コンピテンス(デジタル・コンピテンス、Digital competence、DC)は、デジタル技術の信頼性、批判、利用のための幅広いスキル、態度、知識のセットである。
この写本の目的は、コード・ウィークのEU加盟国への参加に関する詳細な統計学的記述を提供することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-29T19:16:03Z) - Disadvantaged students increase their academic performance through
collective intelligence exposure in emergency remote learning due to COVID 19 [105.54048699217668]
新型コロナウイルス(COVID-19)危機の間、世界中の教育機関が対面指導から緊急遠隔教育(ERT)へと移行した。
我々は,7,528人の大学生のデータを分析したところ,議論フォーラムにおける学生間の協調的・合意的ダイナミクスが最終GPAに肯定的な影響を及ぼすことがわかった。
自然言語処理を用いて,高校生の学習成績が低かった1年生が,議論フォーラムでよりコンテンツ集約的な投稿に晒されていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-10T20:23:38Z) - Improving Students Performance in Small-Scale Online Courses -- A
Machine Learning-Based Intervention [0.0]
オンライン学習管理システムから収集したデータは,学生全体のパフォーマンスを予測するために有効に活用できることを示す。
本研究の結果から,学生の進路を改善させるための効果的な介入戦略が,授業の途中で提案される可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-23T14:12:55Z) - Social Engagement versus Learning Engagement -- An Exploratory Study of
FutureLearn Learners [61.58283466715385]
大規模なオープンオンラインコース (MOOCs) は増加傾向にあるが、エンロリーのごく一部しかMOOCsを完了していない。
この研究は、MOOCにおける研究の進展とともに、学習者がピアとどのように相互作用するかに特に関係している。
この研究は、社会的構成主義的アプローチを採用し、協調学習を促進するFutureLearnプラットフォーム上で行われた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-11T16:09:10Z) - Reducing the Filtering Effect in Public School Admissions: A Bias-aware Analysis for Targeted Interventions [7.50215102665518]
DOEが「不利」と分類する学生の得点分布の変化が示される。
集中的に計画された介入は、奨学金やトレーニングを通じてバイアスの影響を著しく低減できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-22T20:50:31Z)
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。