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。

関連論文リスト

• Productive self/vulnerable body: self-tracking, overworking culture, and conflicted data practices [0.0]
  本稿は,中国の過労文化における自己追跡を概観し,過労者に対する半構造化・深層的面接に着目する。 それは現在の自己追跡の文献の上に構築され、科学と技術研究の理論に携わる。 この論文は、生産性と価値指向の仮定と職場文化が、集中的な(時には不可能な)セルフケアと健康の想像を形作っていると論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T20:11:26Z)
• Transformative Influence of LLM and AI Tools in Student Social Media Engagement: Analyzing Personalization, Communication Efficiency, and Collaborative Learning [0.18416014644193066]
  AIによるアプリケーションは、学生がソーシャルメディアと対話する方法を変えつつある。 AIによって強化されたソーシャルメディアプラットフォームに関わる学生は、高等教育のパフォーマンスを報告します。 AIアルゴリズムは、共有された学術的関心とキャリア目標に基づいて、学生を効果的にマッチングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-15T01:05:56Z)
• Social Intelligence Data Infrastructure: Structuring the Present and Navigating the Future [59.78608958395464]
  私たちは、包括的な社会AI分類と480のNLPデータセットからなるデータライブラリで構成される、ソーシャルAIデータインフラストラクチャを構築しています。 インフラストラクチャにより、既存のデータセットの取り組みを分析し、異なるソーシャルインテリジェンスの観点から言語モデルのパフォーマンスを評価することができます。 多面的なデータセットの必要性、言語と文化の多様性の向上、より長期にわたる社会的状況、そして将来のソーシャルインテリジェンスデータ活動におけるよりインタラクティブなデータの必要性が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T00:22:42Z)
• Socially Responsible Computing in an Introductory Course [2.7426067696238468]
  テクノロジーが社会に害を与え不正をもたらす可能性を考えると、学生の間に社会的責任感を育むことが不可欠である。 我々は、倫理的、社会的に責任のある考察に学生を巻き込む活動がモジュール間で統合される、入門的なJavaプログラミングコースを試験的に試行した。 授業のデータは、技術的な課題に社会的文脈が組み込まれていることが、より動機付けされ、社会変革を実現するためのより大きなエージェンシーが表されたことを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T16:52:50Z)
• Beyond case studies: Teaching data science critique and ethics through sociotechnical surveillance studies [0.0]
  倫理は、それらが構造的抑圧を強化することを示すアルゴリズムやシステムの批判が増大する中で、データサイエンスの研究、実践、教育にとって緊急の関心事となっている。 我々は、社会技術システムである監視システムの分析を通じて、重要なデータ研究の根底にある社会現象に言及するデータサイエンス倫理コースを設計した。 学生は、彼ら自身の監視システムを調査し、彼らの利益、害、主要な支持者、抵抗する人々を特定するために、批判的な分析スキルを開発しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T20:24:42Z)
• Disadvantaged students increase their academic performance through collective intelligence exposure in emergency remote learning due to COVID 19 [105.54048699217668]
  新型コロナウイルス(COVID-19)危機の間、世界中の教育機関が対面指導から緊急遠隔教育(ERT)へと移行した。 我々は,7,528人の大学生のデータを分析したところ,議論フォーラムにおける学生間の協調的・合意的ダイナミクスが最終GPAに肯定的な影響を及ぼすことがわかった。 自然言語処理を用いて,高校生の学習成績が低かった1年生が,議論フォーラムでよりコンテンツ集約的な投稿に晒されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T20:23:38Z)
• Opinionated practices for teaching reproducibility: motivation, guided instruction and practice [0.0]
  予測モデリングは、しばしばデータサイエンスの初心者にとって最も興味深いトピックの1つである。 学生は本質的にこのトピックを学ぶ動機がなく、学ぶのは容易ではない。 余分なモチベーション、指導、多くのプラクティスを提供することが、このトピックを効果的に教える鍵となります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-17T19:15:41Z)
• MutualEyeContact: A conversation analysis tool with focus on eye contact [69.17395873398196]
  MutualEyeContactは、社会的相互作用における(相互)アイコンタクトの重要性を理解するのに役立つ。 我々は、最先端の視線追跡と機械学習に基づく顔認識を組み合わせるとともに、ソーシャルインタラクションセッションの分析と可視化のためのツールを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-09T15:05:53Z)
• Personalized Education in the AI Era: What to Expect Next? [76.37000521334585]
  パーソナライズ学習の目的は、学習者の強みに合致する効果的な知識獲得トラックをデザインし、目標を達成するために弱みをバイパスすることである。 近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の隆盛は、パーソナライズされた教育を強化するための新しい視点を広げています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T12:23:32Z)
• Social Engagement versus Learning Engagement -- An Exploratory Study of FutureLearn Learners [61.58283466715385]
  大規模なオープンオンラインコース (MOOCs) は増加傾向にあるが、エンロリーのごく一部しかMOOCsを完了していない。 この研究は、MOOCにおける研究の進展とともに、学習者がピアとどのように相互作用するかに特に関係している。 この研究は、社会的構成主義的アプローチを採用し、協調学習を促進するFutureLearnプラットフォーム上で行われた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-11T16:09:10Z)
• Human Trajectory Forecasting in Crowds: A Deep Learning Perspective [89.4600982169]
  本稿では,既存の深層学習に基づくソーシャルインタラクションのモデル化手法について詳細に分析する。 本稿では、これらの社会的相互作用を効果的に捉えるための知識に基づく2つのデータ駆動手法を提案する。 我々は,人間の軌道予測分野において,重要かつ欠落したコンポーネントであるTrajNet++を大規模に開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T17:19:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。