STEM学位成功に影響を与える要因を調べる

学生が科学、技術、工学、数学（STEM）分野での学位取得に成功することについて、長年にわたって大きな懸念が挙げられてきた。最近の研究では、UKのある大学で10年間にわたって、学生がSTEM科目で一流の学位を取得するかどうかを予測する要因を調べた。この研究は、民族、性別、社会経済的地位など、さまざまな個人の背景に基づく結果の違いを明らかにすることを目的としていた。

#研究の目的

この研究の主な目的は、一流のSTEM学位を達成するために寄与する要因を特定することだった。研究者たちは2012年から2022年の間に卒業した学生のデータを分析した。彼らは、過去の学業成績、民族的背景、性別、家族の経済状況、年齢、および学位プログラムの期間が高得点を達成する可能性にどのように影響するかを理解したかった。

#主な発見

研究は、いくつかの要因が学生が一流の学位を取得するかどうかに大きな影響を与えることを明らかにした。特に、高校で良い成績を残した学生は大学でも成功する可能性が高いことがわかった。また、民族、性別、社会経済的地位、年齢に基づく格差も示された。

#民族的格差

最も懸念される発見の一つは、黒人学生と白人学生の学位結果の違いだった。黒人学生は、白人の同級生と比べて一流の学位を取得する可能性がはるかに低いことがわかった。研究によると、黒人学生は他の要因を考慮に入れても、一流の学位を取得する確率が0.45倍以下だということが示された。

さらに、アジア系や混血の学生も白人学生と比べてトップの学位を取得する確率が低いことが強調された。これは、民族的背景に基づく教育における不平等の問題を浮き彫りにしている。

#性別の違い

研究は性別に関する驚くべき傾向を見つけた。生のデータでは男性学生が全体的に良い成績を収めているように見えたが、より詳細な分析により、女性学生は他の要因を考慮に入れた後、一流の学位を取得する確率が1.37倍高いことがわかった。これは、他の教育や背景について考慮した場合、女性が男性を上回る可能性があることを示している。

#社会経済的要因

社会経済的地位も学業成就に重要な役割を果たしていた。経済的に低い家庭出身の学生は、より高い社会経済的背景を持つ学生に比べて一流の学位を取得する確率が低かった。この発見は、財政的リソースが教育の結果に大きな影響を与えるという議論を支持している。

#年齢の考慮

卒業時の学生の年齢も影響を与える要因だった。特に25歳以上の年齢の学生は、21歳から24歳の学生と比べて一流の学位を取得する確率が高かった。これは、成熟度や人生経験が学業の成功に正の影響を与える可能性があることを示唆している。

#コースの期間の影響

研究はまた、4年間の学位プログラムを修了した学生が、3年で修了した学生と比較して、一流の学位を取得する確率がはるかに高いことを明らかにした。これは、長期の学習が学びと達成を支える追加の利点を提供する可能性があることを示している。

#高等教育における格差の解決

学業成績におけるこれらの格差の持続は、高等教育における公正さの大きな障壁だ。包括的で多様な学習環境を育むことが、これらのギャップを解決するために重要だ。授与率の違いは、教育における構造的不平等とそれが労働力に与える影響に対する懸念を引き起こす。

最近の報告では、これらの授与ギャップの結果としてSTEM分野でのスキル不足の可能性が指摘されている。STEM分野での熟練労働者の需要が高まる中、すべてのグループが教育とキャリアで成功するための平等な機会を確保することが重要になっている。

#授与のギャップの歴史的文脈

授与のギャップの調査は1990年代に始まり、研究者たちは親の教育や社会経済的背景が学業成績に与える影響を分析し始めた。時間の経過とともに、この研究は民族や性別などの要因を含むように拡大した。これらのギャップを理解することは、STEMキャリアにおける採用および保持戦略に不可欠だ。

この問題への焦点が改善されているにもかかわらず、多くの大学は自らの機関内での授与ギャップの詳細な分析を行っていないことが多い。分析はしばしば過度に単純化され、格差の根本的な原因に対する洞察が欠けている。

#厳密な分析の重要性

授与のギャップを真に理解するには、さまざまな影響要因を考慮に入れた堅牢な統計手法を用いることが重要だ。高度な統計モデルを使用することで、研究者はどの変数が学位成果に大きな影響を与えるかを特定し、それらの相互作用を理解することができる。

この研究は、階層モデルを用いたより洗練されたアプローチを採用して、大規模なデータセットを分析した。その結果は、教育機関が授与ギャップを特定し、時間の経過に伴って追跡するのに役立つ貴重な情報を提供する。

#研究質問

この研究は、学位の結果に関していくつかの重要な質問に答えることを目的とした：

1. 学生の背景に基づいて、一流のSTEM学位の結果を予測する要因は何か？
2. 異なる社会人口統計グループの間に明確な授与ギャップはあるか？
3. 研究された10年間でこれらのギャップはどのように変化したか？

発見は、大学前のパフォーマンスが成功の強力な予測因子である一方で、社会人口統計的要因も重要な役割を果たすことを示唆している。

#発見の解明

研究の分析は、さまざまな予測因子が一流の学位取得にどのように関連しているかを明らかにしている。初期の発見は、大学入学前に高い資格を持つ学生が成功する可能性が高いことを示唆している。

さらに、結果は、少数派の背景を持つ学生が学業成功を追求する際に追加の挑戦に直面することが多いことを示している。これは、教育機関が大学での経験を通じてこれらの学生を最も良くサポートする方法を考慮する必要があることを強調している。

#データの詳細な分析

この研究のために収集されたデータは、高等教育統計局（HESA）から来ている。この広範なデータセットには、性別、民族、障害の有無、親の教育、以前の学校の種類などの社会人口統計的詳細が含まれている。主な関心変数は、学生が一流の学位を取得したかどうかだった。

研究によると、学生の大多数は公立学校出身であり、私立学校に通っていた割合は少なかった。発見の notable な点は、トップの学位を取得した学生の平均学業成績が高いことで、これはデータに見られる全体的な傾向と一致している。

#研究方法の概要

この研究では、データを効果的に分析するために異なる方法を使用した。最初のステップは、さまざまな人口統計グループ間の一流の学位を取得する学生の割合を計算することだった。統計テストが適用され、割合の違いが重要かどうかが確認された。

その後、調査者たちは階層ロジスティック回帰モデルを実施した。このアプローチにより、研究者は複数の変数を同時に考慮し、学位を追求する学生がどのようにグループ化されるかを説明することができた。

#統計分析の洞察

発見は、多面的な統計モデルを使用する重要性に注目を集めた。社会経済的背景や大学前のパフォーマンスなどの個々の特徴を考慮することにより、学位成果に影響を与える要因のより明確な状況を提供することができた。

この方法はまた、学んでいる科目に基づく変動を明らかにし、教育機関の違いが授与ギャップにどのように影響するかを理解するのに寄与した。

#今後の研究への影響

この研究は、さらなる調査の基盤を提供する。今後の研究では、追加の大学や学問分野を組み込むためにデータセットを拡大することができる。分析の枠組みは、他のグループや地域にも適用でき、教育的な不平等に対するより広範な理解に貢献することができる。

加えて、代表的な人口の成果を改善するための介入戦略に焦点を当てることが優先されるべきだ。機関は、不平等を減少させ、学業達成におけるより大きな公平を促進することを目的とした介入を積極的に実施し、評価する必要がある。

#結論

STEM教育における授与ギャップの問題は複雑で持続的だ。この研究は、学業成績における不平等を解決するための継続的な研究と介入戦略の必要性を強調している。発見は、学業の準備、社会人口統計的要因、および教育サポートシステムとの相互作用を理解する重要性を強調している。

機関が自らの実践と多様な学生集団に対する影響を継続的に検証する必要がある。包括的な教育環境を育むことにより、高等教育においてより公平な環境を目指し、個人、コミュニティ、労働力全体に利益をもたらすことが可能になる。

厳密な分析とターゲットを絞った行動を通じて、これらのギャップの持続を挑戦し、すべての学生がSTEM分野でその可能性を最大限に発揮できる道を作ることができる。