論文の概要: ACM COMPUTE 2025 Best Practices Track Proceedings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02349v1
• Date: Tue, 02 Dec 2025 02:35:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-03 21:04:45.692305
• Title: ACM COMPUTE 2025 Best Practices Track Proceedings
• Title（参考訳）: ACMComputte 2025のベストプラクティス
• Authors: Ritwik Murali, Mrityunjay Kumar,
• Abstract要約: The Best Practices Track of ComputerUTE 2025は、全国のコンピュータサイエンス教育者を招いて、ベストプラクティスに関する体験レポートを提出した。 これらの手続きには、会議のプレゼンテーションのためにこれらの提出書類から選ばれた論文と、これらが提示された2つのベストプラクティスセッションからのレポート(編集者によって書かれた)が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0312968200748118
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: COMPUTE is an annual Indian conference supported by ACM India and iSIGCSE. The focus of COMPUTE is to improve the quality of computing education in the country by providing a platform for academicians and researchers to interact and share best practices in teaching, learning, and education in general. The Best Practices Track of COMPUTE 2025 invited Computer Science Educators across the country to submit an experience report for the best practices under multiple categories: 1) Novel classroom activities, 2) Imaginative assignments that promote creativity and problem-solving, 3) Diverse pedagogical approaches (e.g., flipped classrooms, peer teaching, project-based learning), 4) Designing AI-resistant or AI-integrated assessment questions, and 5) Teaching CS to students from other disciplines (e.g., business, humanities, engineering). These proceedings contain papers selected from these submissions for presentation at the conference, as well as a report (written by the editors) from the two best practices sessions where these were presented.
• Abstract（参考訳）: COMPUTEは、ACM IndiaとiSIGCSEが支援する毎年恒例のインド会議である。 COMPUTEの焦点は、学者や研究者が教育、学習、教育全般におけるベストプラクティスを交流し共有するためのプラットフォームを提供することによって、国内におけるコンピューティング教育の質を向上させることである。 The Best Practices Track of ComputerUTE 2025は、全米のコンピュータサイエンス教育者たちを招いて、複数のカテゴリーのベストプラクティスに関する体験レポートを提出した。 1)新しい教室活動 2 創造性及び問題解決を促進する在来的課題 3)多様な教育的アプローチ(例えば、フリップ教室、ピア教育、プロジェクトベースラーニング) 4)AI耐性又はAI統合評価問題の設計、及び 5)他の分野(ビジネス,人文科学,工学など)の学生にCSを教えること。 これらの手続きには、会議のプレゼンテーションのためにこれらの提出書類から選ばれた論文と、これらが提示された2つのベストプラクティスセッションからのレポート(編集者によって書かれた)が含まれている。

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