Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data Science as a Route to AI for Middle- and High-School Students

論文の概要: Data Science as a Route to AI for Middle- and High-School Students

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01794v1
Date: Thu, 30 Apr 2020 21:17:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-21 16:56:58.461650
Title: Data Science as a Route to AI for Middle- and High-School Students
Title（参考訳）: 中高生のためのaiへの道としてのデータサイエンス
Authors: Shriram Krishnamurthi and Emmanuel Schanzer and Joe Gibbs Politz and Benjamin S. Lerner and Kathi Fisler and Sam Dooman
Abstract要約: Bootstrap Projectのデータサイエンスカリキュラムは、全国で使われている約100人の教師を訓練している。本稿では,カリキュラムの設計,内容,成果を簡潔に解説し,AIカリキュラムへの道程におけるその価値を説明する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Bootstrap Project's Data Science curriculum has trained about 100 teachers who are using it around the country. It is specifically designed to aid adoption at a wide range of institutions. It emphasizes valuable curricular goals by drawing on both the education literature and on prior experience with other computing outreach projects. It embraces "three P's" of data-oriented thinking: the promise, pitfalls, and perils. This paper briefly describes the curriculum's design, content, and outcomes, and explains its value on the road to AI curricula.
Abstract（参考訳）: Bootstrap Projectのデータサイエンスカリキュラムは、全国で使われている約100人の教師を訓練している。広範囲の機関での採用を支援するように設計されている。教育文学と他のコンピューティングアウトリーチプロジェクトとの事前経験の両方を描き出すことで、貴重なカリキュラム目標を強調している。データ指向思考(promise, pitfalls, perils)の"3つのp"を取り入れている。本稿では,カリキュラムの設計,内容,成果を簡潔に解説し,AIカリキュラムへの道程におけるその価値を説明する。

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