It is imperative for the Computer Science (CS) community to ensure active participation and success of students from diverse backgrounds. This work compares CS to other areas of study with respect to success of students from three underrepresented groups: Women, Black and Hispanic or Latino. Using a data-driven approach, we show that trends of success over the years for underrepresented groups in CS are lagging behind other disciplines. Completion of CS programs by Black students in particular shows an alarming regression in the years 2011 through 2019. This national level decline is most concentrated in the Southeast of the United States and seems to be driven mostly by a small number of institutes that produce a large number of graduates. We strongly believe that more data-driven studies in this area are necessary to make progress towards a more equitable and inclusive CS community. Without an understanding of underlying dynamics, policy makers and practitioners will be unable to make informed decisions about how and where to allocate resources to address the problem.


翻译:计算机科学(CS)领域必须确保不同背景学生的积极参与与成功。本研究将计算机科学与其他学科领域进行比较,重点关注女性、黑人与西语裔/拉丁裔三个弱势群体的学业成就。通过数据驱动的方法,我们发现计算机科学中弱势群体多年来的成功趋势落后于其他学科。尤其值得警惕的是,2011年至2019年间黑人学生完成CS项目的比例呈现显著倒退。这种全国性的下降趋势最集中于美国东南部,且主要由少数培养大量毕业生的院校驱动。我们坚信,该领域亟需更多数据驱动研究,以推动建立更公平、包容的CS社区。若不了解潜在机制,政策制定者与实践者将无法就如何及在何处分配资源以解决该问题做出明智决策。

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计算机科学(Computer Science, CS)是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现与应用的实用技术的学科。 它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统研究。计算机科学包含很多分支领域;其中一些,比如计算机图形学强调特定结果的计算,而另外一些,比如计算复杂性理论是学习计算问题的性质。还有一些领域专注于挑战怎样实现计算。比如程序设计语言理论学习描述计算的方法,而程序设计是应用特定的程序设计语言解决特定的计算问题,人机交互则是专注于挑战怎样使计算机和计算变得有用、可用,以及随时随地为 所用。 现代计算机科学( Computer Science)包含理论计算机科学和应用计算机科学两大分支。
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