Autores:
(1) Amador Durán, SCORE Lab, Instituto I3US, Universidad de Sevilla, Sevilla, España ([email protected]);
(2) Pablo Fernández, SCORE Lab, Instituto I3US, Universidad de Sevilla, Sevilla, España ([email protected]);
(3) Beatriz Bernárdez, Instituto I3US, Universidad de Sevilla, Sevilla, España ([email protected]);
(4) Nathaniel Weinman, División de Ciencias de la Computación, Universidad de California, Berkeley, Berkeley, CA, EE. UU. ([email protected]);
(5) Aslı Akalın, División de Ciencias de la Computación, Universidad de California, Berkeley, Berkeley, CA, EE. UU. ([email protected]);
(6) Armando Fox, División de Ciencias de la Computación, Universidad de California, Berkeley, Berkeley, CA, EE. UU. ([email protected]).
5 Plan de Ejecución y 5.1 Reclutamiento
5.2 Entrenamiento y 5.3 Ejecución del experimento
Contexto . Se ha descubierto que la programación en parejas aumenta el interés de los estudiantes en Ciencias de la Computación, particularmente en el caso de las mujeres, y por lo tanto parecería ser una forma de ayudar a remediar la subrepresentación de las mujeres en el campo. Sin embargo, una razón para esta subrepresentación es el clima hostil creado por los estereotipos de género aplicados a los ingenieros en general, y a los ingenieros de software en particular, asumiendo que los hombres se desempeñan mejor que sus pares mujeres. Si este mismo sesgo está presente en la programación en parejas, podría ir en contra del objetivo de mejorar el equilibrio de género en la informática. Objetivo. En un entorno remoto en el que los estudiantes no pueden observar directamente el género de sus compañeros, pretendemos explorar si los estudiantes de Ingeniería de Software se comportan de manera diferente cuando cambia el género percibido de sus compañeros de programación en pareja a distancia, buscando diferencias en (i) la productividad percibida en comparación con la programación en solitario; (ii) la competencia técnica percibida del compañero en comparación con la suya propia; (iii) el nivel de habilidad percibido del compañero; (iv) el comportamiento de interacción, como la frecuencia de adiciones, eliminaciones, validaciones, etc. del código fuente; y (v) el tipo y frecuencias relativas de los mensajes de diálogo utilizados para el comportamiento colaborativo en una ventana de chat. Aunque existen algunos estudios sobre el rendimiento de la programación en pareja y la combinación de pares de género, hasta donde sabemos no hay estudios sobre el impacto de los estereotipos de género y el sesgo dentro de los pares mismos. Método. Hemos desarrollado una plataforma en línea (twincode) que clasifica aleatoriamente a los estudiantes en grupos equilibrados por género, los organiza en pares para la programación en pareja remota (compartiendo una ventana de editor y una ventana de chat) y puede engañar selectivamente a uno o ambos socios con respecto al género del otro mediante el uso de un avatar claramente identificado por género. Varios comportamientos se miden automáticamente durante el proceso de programación en pareja, junto con dos cuestionarios y un etiquetado semántico de las conversaciones de los pares. Realizaremos una serie de experimentos para identificar el efecto, si lo hay, del posible sesgo de género en las interacciones de programación en pareja remota. Los estudiantes en el grupo de control no tendrán información sobre el género de su pareja; los estudiantes en el grupo de tratamiento recibirán dicha información, pero serán engañados selectivamente sobre el verdadero género de su pareja. Para analizar los datos, además de comprobar la fiabilidad de los datos del cuestionario mediante el alfa de Cronbach y el criterio de Kaiser, para cada variable de respuesta (i) compararemos los grupos de control y experimentales para la distancia de puntuación entre dos tareas en pareja; luego, utilizando solo los datos del grupo experimental, (ii) compararemos las puntuaciones utilizando el género percibido de la pareja como una variable intrasujetos; y (iii) analizaremos la interacción entre el género percibido de la pareja (intrasujetos) y el género del sujeto (entre sujetos). Para los análisis (i) y (ii) utilizaremos pruebas t, mientras que para los análisis (iii) utilizaremos ANOVA de modelo mixto.
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