論文の概要: Motivating Data Science Students to Participate and Learn

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.14108v1
• Date: Thu, 28 Apr 2022 01:26:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 16:34:01.859796
• Title: Motivating Data Science Students to Participate and Learn
• Title（参考訳）: データサイエンスの学生が参加して学ぶモチベーション
• Authors: Deniz Marti, Michael D. Smith
• Abstract要約: データサイエンス教育は、人間の主題やプライバシー、倫理、公正といった社会的問題にますます関与している。 本稿では,学生が社会的文脈に関する資料に深く取り組む動機となるように,データサイエンスの授業を構成する方法に関する洞察を提供する。 本稿では,学生の自主性,自己反映,学習コミュニティの構築を促進するフレームワークによって動機付けられた,参加ポートフォリオと呼ばれる新しいアセスメントツールについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Data science education is increasingly involving human subjects and societal issues such as privacy, ethics, and fairness. Data scientists need to be equipped with skills to tackle the complexities of the societal context surrounding their data science work. In this paper, we offer insights into how to structure our data science classes so that they motivate students to deeply engage with material about societal context and lean into the types of conversations that will produce long lasting growth in critical thinking skills. In particular, we describe a novel assessment tool called participation portfolios, which is motivated by a framework that promotes student autonomy, self reflection, and the building of a learning community. We compare student participation before and after implementing this assessment tool, and our results suggest that this tool increased student participation and helped them move towards course learning objectives.
• Abstract（参考訳）: データサイエンス教育は、人間の主題やプライバシー、倫理、公正といった社会的問題にますます関与している。 データサイエンティストは、データサイエンスの仕事を取り巻く社会的なコンテキストの複雑さに取り組むスキルを身につける必要がある。 本稿では,データサイエンスの授業を構造化し,学生が社会的文脈に関する資料に深く関わり,批判的思考スキルの長期的成長をもたらす会話のタイプに傾き込む動機付けについて考察する。 特に,学生の自律性,自己反映,学習コミュニティの構築を促進する枠組みに動機付けられた,新たな評価ツールである参加ポートフォリオについて述べる。 この評価ツールの実施前後の学生参加を比較した結果,学生参加が増加し,学習目標の学習を支援することが示唆された。

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