[論文レビュー] Beyond STEM, How Can Women Engage Big Data, Analytics, Robotics and Artificial Intelligence? An Exploratory Analysis of Confidence and Educational Factors in the Emerging Technology Waves Influencing the Role of, and Impact Upon, Women

Yana Samuel, Jean George+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 26, 2020

Gender and Technology in Education参考文献 25被引用数 14

ひとこと要約

本論文は、人工知能（AI）、ビッグデータ、ロボティクスなどの新興技術分野における女性の参加が低い問題に対処するため、Advancement of Women in Technology（AWT）フレームワークを提唱する。自己効力感と教育的要因に関する探索的分析に基づき、学びと自己効力感が参加を促進する主要因であると特定し、従来のSTEM経路を超えた技術分野における女性の職業的関与を高めるための実行可能な原則を提示する。

ABSTRACT

In spite of the rapidly advancing global technological environment, the professional participation of women in technology, big data, analytics, artificial intelligence and information systems related domains remains proportionately low. Furthermore, it is of no less concern that the number of women in leadership in these domains are in even lower proportions. In spite of numerous initiatives to improve the participation of women in technological domains, there is an increasing need to gain additional insights into this phenomenon especially since it occurs in nations and geographies which have seen a sharp rise in overall female education, without such increase translating into a corresponding spurt in information systems and technological roles for women. The present paper presents findings from an exploratory analysis and outlines a framework to gain insights into educational factors in the emerging technology waves influencing the role of, and impact upon, women. We specifically identify ways for learning and self-efficacy as key factors, which together lead us to the Advancement of Women in Technology (AWT) insights framework. Based on the AWT framework, we also proposition principles that can be used to encourage higher professional engagement of women in emerging and advanced technologies. Key Words- Women's Education, Technology, Artificial Intelligence, Knowing, Confidence, Self-Efficacy, Learning.

研究の動機と目的

• 女性の教育水準の向上が、技術分野や新興技術分野における割合的な代表性に結びつかない理由を調査すること。
• 特に自己効力感を含む心理的・教育的要因が、人工知能（AI）、ビッグデータ、アナリティクス、ロボティクス分野における女性の関与にどのように影響するかを特定すること。
• 従来のSTEM参加を超えて、技術分野における女性の前進を支援するための制度的・個人的戦略を導くフレームワークを開発すること。
• 技術主導分野におけるリーダーシップ役職における女性の代表性が低い現状を、教育水準の上昇にもかかわらず解消するための要因を明らかにすること。

提案手法

• 新興技術分野における女性の参加に影響を与える自己効力感と教育的要因に関する探索的分析を実施した。
• 学びと自己効力感が、女性の技術分野への関与を形作る中心的構成要素であると特定した。
• 自己効力感と教育的影響要因に関する定性的および解釈的合成に基づき、Advancement of Women in Technology（AWT）インサイトフレームワークを構築した。
• AWTフレームワークから導き出された実行可能な原則を提示し、政策立案、教育、組織戦略の指針とした。
• 2018年NEDSIでのカンファレンス論文発表の結果を、フレームワーク構築の基礎的入力として使用した。
• 技術分野における性差に関する既存文献と実地観察の洞察を統合するため、混合研究法に基づく解釈的アプローチを採用した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人工知能（AI）、ビッグデータ、ロボティクスなどの新興技術分野における女性の関与に最も顕著に影響を与える心理的・教育的要因は何か？
• RQ2 女性の教育水準が向上しても、なぜ技術分野やアナリティクス職における代表的割合に結びつかないのか？
• RQ3 自己効力感と学びの経験をどのように活用すれば、女性の先端技術分野における自信と参加意識を高められるか？
• RQ4 教育者や組織が、STEMを超えて女性の技術分野における前進を支援するための、体系的または構造的な原則は何か？
• RQ5 AWTフレームワークは、教育現場および職場における介入をどのように実装できるか？

主な発見

• 学びと自己効力感が、新興技術分野における女性の自信と参加に最も重要な要因であると特定された。
• 女性の教育水準が上昇しているにもかかわらず、技術分野やアナリティクス職における代表的割合は依然として著しく低く、自信の欠如または自信を育てる機会の不足（自信ギャップ）が要因であると示された。
• AWTフレームワークは、自信と教育を、女性の技術分野への関与を高めるための有効なツールとして体系化する目的で開発された。
• 研究では、自信ギャップが教育不足に起因するのではなく、経験、ロールモデル、制度的支援体制の有無によって形作られることが明らかになった。
• 本フレームワークは、教育者、機関、組織が、女性の技術分野における前進を促進する包括的な環境を育むための実行可能な原則を提示している。
• 自己効力感の強化と経験ベースの学びに焦点を当てた対象的介入が、人工知能（AI）、ロボティクス、データアナリティクス分野における女性の参画と定着を顕著に改善できる可能性があると示唆された。