論文の概要: Developing Open Source Educational Resources for Machine Learning and
Data Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14330v1
- Date: Wed, 28 Jul 2021 10:20:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-02 22:03:00.561613
- Title: Developing Open Source Educational Resources for Machine Learning and
Data Science
- Title(参考訳): 機械学習とデータサイエンスのためのオープンソースの教育リソースの開発
- Authors: Ludwig Bothmann (1), Sven Strickroth (2), Giuseppe Casalicchio (1),
David R\"ugamer (1), Marius Lindauer (3), Fabian Scheipl (1), Bernd Bischl
(1) ((1) Department of Statistics, Ludwig-Maximilians-Universit\"at
M\"unchen, Germany, (2) Institute of Computer Science,
Ludwig-Maximilians-Universit\"at M\"unchen, Germany, (3) Institute of
Information Process, Leibniz University Hannover, Germany)
- Abstract要約: 機械学習(ML)とデータサイエンス(DS)におけるオープン教育資源(OER)の具体的要件について述べる。
オープンソース教育資源(OSER)に繋がるソースファイルを公開することが,これらの分野にとって特に重要である,と我々は主張する。
我々は、OSERがブレンドラーニングのシナリオにどのように使えるのかを概説し、大学教育における私たちの経験を共有する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Education should not be a privilege but a common good. It should be openly
accessible to everyone, with as few barriers as possible; even more so for key
technologies such as Machine Learning (ML) and Data Science (DS). Open
Educational Resources (OER) are a crucial factor for greater educational
equity. In this paper, we describe the specific requirements for OER in ML and
DS and argue that it is especially important for these fields to make source
files publicly available, leading to Open Source Educational Resources (OSER).
We present our view on the collaborative development of OSER, the challenges
this poses, and first steps towards their solutions. We outline how OSER can be
used for blended learning scenarios and share our experiences in university
education. Finally, we discuss additional challenges such as credit assignment
or granting certificates.
- Abstract(参考訳): 教育は特権ではなく共通の利益であるべきだ。
機械学習(ML)やデータサイエンス(DS)といった重要な技術に対しては、可能な限り障壁を少なくして、誰でもオープンにアクセスできなければなりません。
オープン・エデュケーション・リソースズ(OER)は、より大きな教育資産にとって重要な要素である。
本稿では,ML と DS における OER の具体的な要件について述べるとともに,オープンソース教育資源 (OSER) に繋がるソースファイルを公開する上で,これらの分野が特に重要であることを論じる。
我々は,oserの協調的開発,その課題,ソリューションへの第一歩について考察する。
我々は,複合学習シナリオにおけるoserの利用について概説し,大学教育における経験を共有する。
最後に、クレジットの割り当てや証明書の付与など、さらなる課題について論じる。
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