[논문 리뷰] 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 George외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 26.

Gender and Technology in Education참고 문헌 25인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 인공지능, 빅데이터, 로봇공학과 같은 신기술 분야에서 여성의 참여가 낮은 문제를 해결하기 위해 '기술 분야 내 여성 발전(AWT)' 프레임워크를 제안한다. 자신감과 교육적 요인에 대한 탐색적 분석을 바탕으로, 학습과 자기효능감이 여성의 기술 분야 참여를 이끄는 핵심 요인임을 규명하며, 전통적인 STEM 진로를 초월해 여성의 전문적 참여를 증진하기 위한 실천 가능한 원칙을 제시한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 여성의 교육 수준 향상이 기술 분야 및 신기술 분야에서 비례적 대표성으로 이어지지 않는 이유를 조사하는 것.
• 특히 자신감과 자기효능감을 포함한 심리적 및 교육적 요인들이 인공지능, 빅데이터, 분석, 로봇공학 분야에서 여성의 참여에 미치는 영향을 규명하는 것.
• 기존 STEM 참여를 초월해 여성의 기술 분야 발전을 이끄는 데 기관 및 개인 전략을 안내하는 프레임워크를 개발하는 것.
• 기술 기반 분야에서 여성의 리더십 역할에 대한 저조한 대표성 문제를 다루는 것. 이는 교육 수준 상승에도 불구하고 지속되고 있음.

제안 방법

• 신기술 분야에서 여성의 참여에 영향을 미치는 자신감과 교육적 요인에 대한 탐색적 분석을 수행함.
• 학습과 자기효능감이 여성의 기술 분야 참여에 영향을 미치는 중심 개념임을 규명함.
• 자신감과 교육적 영향에 대한 정성적 및 해석적 통합을 바탕으로, '기술 분야 내 여성 발전(AWT)' 통찰 프레임워크를 개발함.
• AWT 프레임워크에서 유래한 실천 가능한 원칙을 제안하여 정책, 교육 및 조직 전략을 안내함.
• 2018년 NEDSI에서 발표된 컫퍼런스 논문의 결과를 프레임워크 개발의 기초 자료로 활용함.
• 기술 분야 내 성별 격차에 관한 기존 문헌과 실증적 관찰에서 유래한 통찰을 통합하기 위해 혼합 방법론 기반의 해석적 접근을 적용함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인공지능, 빅데이터, 로봇공학과 같은 신기술 분야에서 여성의 참여에 가장 크게 영향을 미치는 심리적 및 교육적 요인은 무엇인가요?
• RQ2 왜 여성의 교육 수준 향상이 기술 및 분석 직무에서 비례적 대표성으로 이어지지 않을까요?
• RQ3 자기효능감과 학습 경험은 어떻게 활용되어 여성의 고급 기술 분야에서의 자신감과 참여를 향상시킬 수 있을까요?
• RQ4 기존 STEM 진로를 초월해 여성의 기술 분야 발전을 지원하기 위해 기관과 교육자들이 시행할 수 있는 체계적 또는 구조적 원칙은 무엇인가요?
• RQ5 AWT 프레임워크는 교육 및 근무 현장에서의 간 interventions을 안내하기 위해 어떻게 구현될 수 있을까요?

주요 결과

• 학습과 자기효능감은 여성의 기술 분야 참여 및 자신감에 영향을 미치는 가장 핵심적인 요인로 규명됨.
• 여성의 교육 수준 향상에도 불구하고 기술 및 분석 직무에서의 대표성이 여전히 비례적으로 낮게 유지되고 있어, 자신감 또는 자신감 형성의 격차가 존재함을 시사함.
• AWT 프레임워크는 자신감과 교육을 여성의 기술 분야 참여 증진을 위한 수단으로 체계화하기 위해 개발됨.
• 연구 결과에 따르면, 자신감 격차는 교육 부족 때문만이 아니라 경험, 롤모델, 기관 지원 체계 등에 의해 형성됨을 확인함.
• 이 프레임워크는 교육자, 기관, 조직이 여성의 기술 분야 발전을 촉진하는 포용적인 환경을 조성하기 위한 실천 가능한 원칙을 제안함.
• 자기효능감 향상과 경험 기반 학습에 초점을 맞춘 타겟팅된 간섭 조치는 여성의 인공지능, 로봇공학, 데이터 분석 분야 진입 및 유지를 크게 향상시킬 수 있음.