大型公立R1研究型大学计算机科学中的种族多样性

尽管近年来入学人数有所增加，美国计算机科学系仍未能培养出计算劳动力所需数量的毕业生，这一问题影响着我们国家的科学和经济成长。由于计算机科学领域预计将会增长，从美国人口增长的人口群体中吸纳人才十分重要。同时，增加少数群体学生的代表性将为新技术开发带来更多元化的视角。先前工作已探讨高中计算机科学课中有色人种学生代表性低的问题，并探究了造成这些低比例的原因。在本文中，我们研究一所大型R1研究型大学中少数族裔学生的招募与留存模式，以理解计算机科学系在种族与民族多样性方面面临的独特挑战。我们使用一所大型公立研究型大学一组三门核心课程计算机科学课的学生数据，回答了关于我们系中的种族差距、它如何随近期学生入学人数增加而改变，以及它如何随学生专业进阶而变化的问题。我们还分析了学生在修读入门编程课时的专业意向，以及有多少CS1学生修读了更高级课程。我们衡量了每个族裔群体的留存率、他们先前经历的差异、各群体在修完CS1后改变专业意向的人数上是否存在差异，以及他们的成绩是否与专业意向改变相关。我们表明，不同种族/民族群体的学生并不像公众所认知的那样不同。