論文の概要: Experiences with Research Processes in an Undergraduate Theory of
Computing Course
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01977v1
- Date: Tue, 3 Oct 2023 11:37:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-04 14:40:08.893110
- Title: Experiences with Research Processes in an Undergraduate Theory of
Computing Course
- Title(参考訳): 大学院計算論科における研究プロセスの経験
- Authors: Ryan E. Dougherty
- Abstract要約: コンピュータ理論(ToC)コースは、多くの学部生CSカリキュラムにおいて必須である。
ToCコースの共通研究環境を模擬会議代行によってエミュレートした。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.30458514384586394
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Theory of computing (ToC) courses are a staple in many undergraduate CS
curricula as they lay the foundation of why CS is important to students.
Although not a stated goal, an inevitable outcome of the course is enhancing
the students' technical reading and writing abilities as it often contains
formal reasoning and proof writing. Separately, many undergraduate students are
interested in performing research, but often lack these abilities. Based on
this observation, we emulated a common research environment within our ToC
course by creating a mock conference assignment, where students (in groups)
both wrote a technical paper solving an assigned problem and (individually)
anonymously refereed other groups' papers. In this paper we discuss the details
of this assignment and our experiences, and conclude with reflections and
future work about similar courses.
- Abstract(参考訳): コンピュータ理論(ToC)コースは、学生にとってCSが重要である理由の基礎を成す多くの学部のCSカリキュラムにおいて、必須である。
明記された目標ではないが、必然的な成果は、正式な推論と証明書を含むことが多いため、生徒の技術的読み書き能力を高めることである。
同時に、多くの大学生が研究に興味を持っているが、これらの能力は欠落している。
本研究は、学生(グループ)が割り当てられた問題を解決する技術論文を作成したり、他のグループの論文を匿名で参照したりすることで、ToCコース内の共通研究環境をエミュレートした。
本稿では,この課題の詳細と経験を考察し,類似コースに関する考察と今後の課題をまとめる。
関連論文リスト
- Scaffolding Research Projects in Theory of Computing Courses [0.30458514384586394]
The Theory of Computing (ToC) はCSカリキュラムにおいて重要なコースである。
最近の研究は、学生が実際のCSコンファレンスに応募しているかのようにToCの問題にアプローチし、提示するモック・カンファレンス・プロジェクトという、新しいタイプの課題を実験した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-02T16:20:27Z) - Designing Theory of Computing Backwards [0.30458514384586394]
CSプログラムにおけるコンピュータ理論(ToC)コースは、しばしばプログラムの終わり近くに置かれる。
コンピュータが何をしているのかについて、学生にとって直感的であるもの - コースの終わりに教えられるチューリングマシン - は、初期のモデルのモチベーションを必要とする。
このポスターには、素材を効果的に後ろ向きに教えるToCコースの設計の経験が含まれています。」
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T23:32:41Z) - UKP-SQuARE: An Interactive Tool for Teaching Question Answering [61.93372227117229]
質問応答の指数的増加(QA)は、あらゆる自然言語処理(NLP)コースにおいて必須のトピックとなっている。
本稿では、QA教育のプラットフォームとしてUKP-SQuAREを紹介する。
学生は様々な視点から様々なQAモデルを実行、比較、分析することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T11:29:04Z) - "This Applies to the RealWorld": Student Perspectives on Integrating
Ethics into a Computer Science Assignment [14.273946017136643]
大学コンピュータサイエンス(CS)プログラムでは、クラスに倫理を埋め込む動きが増えている。
1つの戦略は、学生が書いたコードに固有の倫理的問題を反映するよう促す課題を作成することである。
本稿では、倫理に基づく課題を設計し、学生にフィードバックを与える過程を説明するケーススタディを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-20T15:19:02Z) - A systematic literature review of capstone courses in software
engineering [0.3536605202672354]
キャップストーンプロジェクトは、学生にハンズオン体験を提供し、ソフトスキルを教える一般的な方法である。
本稿では,本論文で紹介されるソフトウェア工学のカプストーンコースの特徴について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-09T18:04:35Z) - Investigating Fairness Disparities in Peer Review: A Language Model
Enhanced Approach [77.61131357420201]
我々は、大規模言語モデル(LM)の助けを借りて、ピアレビューにおける公平性格差の徹底した厳密な研究を行う。
我々は、2017年から現在までのICLR(International Conference on Learning Representations)カンファレンスで、包括的なリレーショナルデータベースを収集、組み立て、維持しています。
我々は、著作者性別、地理、著作者、機関的名声など、興味のある複数の保護属性に対する公平性の違いを仮定し、研究する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-07T16:19:42Z) - Near-Optimal Reviewer Splitting in Two-Phase Paper Reviewing and
Conference Experiment Design [76.40919326501512]
総割り当ての類似性を最大化するために、レビュアーを段階または条件に分けるにはどうすればいいのか?
実会議データに関連する複数のデータセットに対して、ランダムに位相/条件を均一に分割することで、オラクルの最適割り当てとほぼ同等の割り当てが可能であることを実証的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-13T19:29:41Z) - Who does what? Work division and allocation strategies of computer
science student teams [5.863264019032882]
本研究の目的は,集団課題におけるコンピュータサイエンスの学生の作業分割とアロケーション戦略の洞察を得ることである。
主に成績と効率の要因によって動機付けられ、学生は以前の専門知識と好みに基づいてタスクを選択し、割り当てる。
この結果から,新しいソフトウェア工学のスキルを実践する学生のモチベーションを抑えることができると論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-04T12:27:07Z) - Interleaving Computational and Inferential Thinking: Data Science for
Undergraduates at Berkeley [81.01051375191828]
カリフォルニア大学バークレー校の大学院データサイエンスカリキュラムは、5つの新しいコースに固定されている。
これらのコースは計算思考、推論思考、現実世界の問題に取り組むことを強調する。
これらのコースは、キャンパスで最も人気のあるコースの一つとなり、データサイエンスの新しい学部生とマイナープログラムへの関心が高まっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-13T22:51:24Z) - The Influence of Domain-Based Preprocessing on Subject-Specific
Clustering [55.41644538483948]
大学におけるオンライン教育の大部分を突然移行させることで、学者の作業負荷が増大した。
この問題に対処するひとつの方法は、トピックに応じてこれらの質問をクラスタ化することです。
本稿では,タグ付けデータセットの領域を探求し,コードの抜粋の同定と経験的結果の提供に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-16T17:47:19Z) - Curriculum Learning for Reinforcement Learning Domains: A Framework and
Survey [53.73359052511171]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、エージェントが限られた環境フィードバックしか持たないシーケンシャルな意思決定タスクに対処するための一般的なパラダイムである。
本稿では、RLにおけるカリキュラム学習(CL)の枠組みを提案し、既存のCLメソッドを仮定、能力、目標の観点から調査・分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-10T20:41:24Z)
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。