論文の概要: A Preliminary Investigation into Theory-Practice Barriers in Sino-New Zealand Undergraduate Computing Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13820v1
- Date: Tue, 18 Mar 2025 01:55:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-19 14:17:07.003240
- Title: A Preliminary Investigation into Theory-Practice Barriers in Sino-New Zealand Undergraduate Computing Education
- Title(参考訳): ニュージーランド中等教育における理論実践障壁に関する予備的研究
- Authors: Fei Dai, Anthony Robins, Zhihao Peng, Wanni Huang, Chiu-Pih Tan, Tianzhen Chen,
- Abstract要約: 学生は中国のキャンパスで学ぶが、中国とニュージーランドのコースは両国の講師が共同で教えている。
分析の結果,これらの障壁は学生の学業成績,エンゲージメント,スキル開発に大きく影響していることが明らかとなった。
本研究は, 専門科目, 言語サポートの強化, 指導方法の洗練, 資源配分の改善など, 対象の介入を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.8985263696657968
- License:
- Abstract: This paper investigates the barriers hindering the effective transition from theoretical knowledge to practical application in a Sino-New Zealand double-degree undergraduate computing program. In this unique educational setting, students study at a campus in China but complete both Chinese and New Zealand courses taught jointly by lecturers from both countries. Through a questionnaire administered to these students, we identify critical obstacles such as insufficient foundational knowledge, language barriers, cultural and pedagogical differences, and difficulties adapting to distinct educational systems. Our analysis reveals that these barriers significantly affect students' academic performance, engagement, and skill development. Based on the findings, we propose targeted interventions, including specialized bridging courses, enhanced language support, refined teaching methods, and improved resource allocation.
- Abstract(参考訳): 本稿では、理論知識から実践的応用への効果的な移行を妨げる障壁を、ニュージーランド・中学2年生コンピューティングプログラムで検討する。
この独特な教育環境では、学生は中国のキャンパスで学ぶが、中国とニュージーランドのコースは両国の講師が共同で教える。
これらの学生に実施したアンケートにより、基礎知識の不足、言語障壁、文化的・教育的差異、異なる教育システムに適応する困難など、重要な障害を識別する。
分析の結果,これらの障壁は学生の学業成績,エンゲージメント,スキル開発に大きく影響していることが明らかとなった。
本研究は, 専門科目, 言語サポートの強化, 指導方法の洗練, 資源配分の改善など, 対象の介入を提案する。
関連論文リスト
- Guiding Empowerment Model: Liberating Neurodiversity in Online Higher Education [2.703906279696349]
本稿では,学習と機能に影響を与える動的要因のスペクトルを同定することにより,ニューロディバージェントと状況に制約のある学習者の公平なギャップを解消する。
本稿では,タスク管理のカスタマイズ,多様なコンテンツアクセスのガイド,マルチモーダルコラボレーションのガイドなどにより,このモードを適用することで,主要な学習障壁を取り除くことを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-24T16:05:38Z) - Teaching Empirical Methods at Eindhoven University of Technology [55.17240664632298]
研究方法の講義の課題について論じる。
私たちは学んだ教訓と、コースを教えるために何回か繰り返して学んだ教訓と教訓を共有しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-05T17:14:08Z) - The Promises and Pitfalls of Using Language Models to Measure Instruction Quality in Education [3.967610895056427]
本稿では,自然言語処理(NLP)技術を活用して,複数のハイ推論教育実践を評価するための最初の研究について述べる。
ノイズや長い入力データ、人間の評価の高度に歪んだ分布など、NLPに基づく指導分析に固有の2つの課題に直面している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-03T04:15:29Z) - Causal Reinforcement Learning: A Survey [57.368108154871]
強化学習は、不確実性の下でのシーケンシャルな決定問題の解決に不可欠なパラダイムである。
主な障害の1つは、強化学習エージェントが世界に対する根本的な理解を欠いていることである。
因果性は、体系的な方法で知識を形式化できるという点で顕著な利点がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-04T03:00:43Z) - 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) - Desperately seeking the impact of learning analytics in education at
scale: Marrying data analysis with teaching and learning [0.0]
学習分析(LA)は、学習成果、学習者支援、教育を改善することができると主張されている。
教育環境におけるLAの有効性を示す実践への影響の実証的な証拠はいまだ少ない。
学生の大規模学習改善を目的としたデータ駆動意思決定の効果を高めるためには,教育者のニーズをよりよく理解する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-14T07:33:17Z) - The Challenges of Assessing and Evaluating the Students at Distance [77.34726150561087]
新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大が高等教育機関に強い影響を及ぼし、教室の授業は中止された。
本論文は、ポルトガルの高等教育機関がもたらす課題を探求し、評価モデルにもたらす課題を分析することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-30T13:13:45Z) - How Does a Student-Centered Course on Communication and Professional
Skills Impact Students in the Long Run? [0.0]
本稿では,学生中心コースが学生の思考,態度,行動に与える影響について長期にわたる研究を行った。
このコースは、コンピュータサイエンスの修士課程の一環としてヨーロッパの大学で提供されている。
以上の結果から,本コースは大多数の回答者に有意な学習をもたらしたことが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-04T10:51:40Z) - Transfer Learning in Deep Reinforcement Learning: A Survey [64.36174156782333]
強化学習は、シーケンシャルな意思決定問題を解決するための学習パラダイムである。
近年、ディープニューラルネットワークの急速な発展により、強化学習の顕著な進歩が見られた。
転校学習は 強化学習が直面する様々な課題に 対処するために生まれました
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-16T18:38:54Z) - Dual Policy Distillation [58.43610940026261]
教員政策を学生政策に転換する政策蒸留は、深層強化学習の課題において大きな成功を収めた。
本研究では,2人の学習者が同じ環境下で活動し,環境の異なる視点を探索する,学生学生による二重政策蒸留(DPD)を導入する。
この二重学習フレームワークを開発する上で重要な課題は、同時代の学習に基づく強化学習アルゴリズムにおいて、ピア学習者から有益な知識を特定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-07T06:49:47Z)
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。