論文の概要: Leveraging Diversity in Software Engineering Education through Community
Engaged Learning and a Supportive Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07100v1
- Date: Fri, 10 Feb 2023 22:33:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 14:10:46.428856
- Title: Leveraging Diversity in Software Engineering Education through Community
Engaged Learning and a Supportive Network
- Title(参考訳): コミュニティ学習と支援ネットワークによるソフトウェア工学教育における多様性の活用
- Authors: Nowshin Nawar Arony, Kezia Devathasan, Ze Shi Li, Daniela Damian
- Abstract要約: INSPIRE: STEM for Social Impact(STEM for Social Impact)は、コンピュータ科学と工学の不足したグループから学生を動機付け、支援することを目的としたプログラムである。
プログラムの24人の学生は、学問分野、性別、民族、技術と教育経験のレベルといった様々な背景から生まれた。
私たちの経験から、プレッシャーの問題を解決するために、実際の顧客と多様なチームで仕事をすることで、能力、関連性、自律性が得られます。
- 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: While a lack of diversity is a longstanding problem in computer science and
engineering, universities and organizations continue to look for solutions to
this issue. Among the first of its kind, we launched INSPIRE: STEM for Social
Impact, a program at the University of Victoria, Canada, aimed to motivate and
empower students from underrepresented groups in computer science and
engineering to develop digital solutions for society impactful projects by
engaging in experiential learning projects with identified community-partners.
The twenty-four students in the program came from diverse backgrounds in terms
of academic areas of study, genders, ethnicities, and levels of technical and
educational experience. Working with six community partners, these students
spent four months learning and developing solutions for a societal and/or
environmental problem with potential for local and global impacts. Our
experiences indicate that working in a diverse team with real clients on
solving pressing issues produces a sense of competence, relatedness, and
autonomy which are the basis of self-determination theory. Due to the unique
structure of this program, the three principles of self-determination theory
emerged through different experiences, ultimately motivating the students to
build a network of like-minded people. The importance of such a network is
profound in empowering students to succeed and, in retrospect, remain in
software engineering fields. We address the diversity problem by providing
diverse, underrepresented students with a safe and like-minded environment
where they can learn and realize their full potential. Hence, in this paper, we
describe the program design, experiences, and lessons learned from this
approach. We also provide recommendations for universities and organizations
that may want to adapt our approach.
- Abstract(参考訳): 多様性の欠如はコンピュータ科学と工学における長年の問題であるが、大学や組織はこの問題に対する解決策を探し続けている。
カナダのビクトリア大学のSTEM for Social Impactは、コンピュータ科学と工学の不足したグループから学生を動機付け、支援し、特定のコミュニティパートナーと経験的学習プロジェクトに従事し、社会に影響を及ぼすプロジェクトのためのデジタルソリューションを開発することを目的としています。
プログラムの24人の学生は、学問分野、性別、民族、技術および教育経験のレベルといった様々な背景から来ています。
6人のコミュニティパートナーと協力して、これらの学生は社会問題や環境問題に対する学習と解決策の開発に4ヶ月を費やした。
私たちの経験から、プレッシャー問題を解決するために、実際の顧客を持つ多様なチームで働くことは、自己決定理論の基礎となる能力、関連性、自律性を生み出します。
このプログラムの独特な構造のため、異なる経験を通じて自己決定理論の3つの原則が生まれ、最終的には学生が同志のネットワークを構築する動機となった。
このようなネットワークの重要性は、学生に成功の力を与え、振り返ってみれば、ソフトウェア工学の分野に留まる。
多様性の問題に対処するために、多様性に欠ける学生に、その潜在能力を学べる安全で類似した環境を提供する。
そこで本稿では,このアプローチから得られたプログラム設計,経験,教訓について述べる。
また、私たちのアプローチを適応させたい大学や組織にも推奨しています。
関連論文リスト
- Navigating the Path of Women in Software Engineering: From Academia to
Industry [2.2732417897161934]
我々は、主に北米とヨーロッパの文脈に焦点を当てた既存の研究を拡張するために、ブラジルの女性に焦点を当てています。
調査では,性バイアス,ハラスメント,ワークライフの不均衡,過小評価,帰属意識の低下,詐欺師症候群など,ソフトウェア工学における女性に直面する永続的な課題に注目した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-08T02:58:26Z) - Computer Science Framework to Teach Community-Based Environmental
Literacy and Data Literacy to Diverse Students [4.734693086769023]
本研究では, 環境リテラシー, データリテラシー, コンピュータサイエンスを両立させることにより, 過小評価された学生を育成するための総合カリキュラムを提案する。
この枠組みは、文化的に持続的なアプローチを用いて、環境意識、データリテラシー、市民のエンゲージメントを促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T12:49:39Z) - Machine Unlearning: A Survey [56.79152190680552]
プライバシ、ユーザビリティ、および/または忘れられる権利のために、特定のサンプルに関する情報をマシンアンラーニングと呼ばれるモデルから削除する必要がある特別なニーズが生まれている。
この新興技術は、その革新と実用性により、学者と産業の両方から大きな関心を集めている。
この複雑なトピックを分析したり、さまざまなシナリオで既存の未学習ソリューションの実現可能性を比較したりした研究はない。
この調査は、未学習のテクニックに関する卓越した問題と、新しい研究機会のための実現可能な方向性を強調して締めくくった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T10:18:36Z) - Barriers and Self-Efficacy: A Large-Scale Study on the Impact of OSS
Courses on Student Perceptions [18.542728636769255]
本稿では,異なる国の大学におけるOSS開発コースの複数事例のデータを解析する。
その結果,学生の自己効力感が,学生が直面している障壁や課題とともに変化したことが報告された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-28T05:10:31Z) - "STILL AROUND": Experiences and Survival Strategies of Veteran Women
Software Developers [53.5211430148752]
年齢差別と性差別の交点にいる人々の体験を調査するため,14回のインタビューを行った。
283のコードを特定し、戦略、経験、知覚の3つのカテゴリに分類しました。
例えば、(Deliberately) Not Trying to Look Youngerのようないくつかの戦略は、以前ソフトウェア工学の文献で説明されていなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-07T19:26:15Z) - Driving innovation through project based learning: A pre-university
STEAM for Social Good initiative [0.0]
コビッドのパンデミックは、今日の世界が直面している社会問題の相互接続性に対する感受性を高めるための明確な呼びかけだ。
我々は、インド政府が毎年実施しているSTEAM for Social Good Innovation Challengeに参加するために、インドにおける大学前の学生に対して3.5ヶ月の指導プログラムを実施してきた。
デジタルコンピューティングと物理コンピューティングのスキルを使って、子どもたちが社会問題に対する創造的なソリューションを探求するのを手助けしました。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-03T17:10:25Z) - 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) - Creation and Evaluation of a Pre-tertiary Artificial Intelligence (AI)
Curriculum [58.86139968005518]
香港大学(CUHK)-Jockey Club AI for the Future Project(AI4Future)は、第3次教育のためのAIカリキュラムを共同開発した。
工学と教育を専門とする14人の教授が、6つの中学校の17の校長と教師と協力してカリキュラムを共同作成した。
共同創造プロセスは、AIにおける教師の知識を高める様々なリソースを生み出し、その課題を教室に持ち込むための教師の自主性を育んだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T11:26:19Z) - Data Science for Engineers: A Teaching Ecosystem [59.00739310930656]
チリ大学物理学・数学学部の技術者にデータサイエンスを教えるエコシステムについて述べる。
このイニシアチブは、学術的・専門的な環境からDS資格の需要が高まっていることに動機づけられている。
DS教育の原則と我々のアプローチの革新的な構成要素を共有することで、自分たちのDSプログラムやエコシステムを開発する人たちにとって、私たちの経験が役に立つことを願っています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-14T14:17:57Z) - FERN: Fair Team Formation for Mutually Beneficial Collaborative Learning [9.484474204788349]
この研究は、相互に有益なピアラーニングを促進する公正なチーム形成アプローチであるFERNを導入している。
この問題をNPhardの離散最適化問題として示し,ヒルクライミングアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-23T18:38:01Z) - Leveraging traditional ecological knowledge in ecosystem restoration
projects utilizing machine learning [77.34726150561087]
生態系修復プロジェクトの段階におけるコミュニティの関与は、コミュニティの健康改善に寄与する可能性がある。
適応的でスケーラブルなプラクティスは、エコシステム的なML修復プロジェクトのすべての段階において、学際的なコラボレーションを動機付けることができることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T16:17:48Z)
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。