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Enregistrement W2532984024 · doi:10.1109/educon.2016.7474584

Is the computer science curriculum ready to teach students towards hardwarizing?

2016· article· en· W2532984024 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation Systems Education and Curriculum Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissement
Mots-clésCurriculumPaceSyllabusComputer scienceCloud computingThe InternetInformation technologyMultimediaWorld Wide WebMathematics educationOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computer technology changes rapidly, especially in the last decades. IEEE and ACM have developed curriculum recommendations for computer technology in the last 50 years and always add extensions or modify the content to keep the pace with the ongoing changes. Nowadays, five curricula are defined within the Computing Curricula: Computer Science, Computer Engineering, Information Systems, Information Technology and Software Engineering. Although some of them are updated in a period of 4-5 years, there are examples lasting for quite a long time, such as Computing from 2005 and Computer Engineering curricula from 2004. Still, the latest emerging technologies - Cloud computing, Internet of Things, Internet of Everything, Big Data, Machine to Machine and Human to Machine communications and interaction, software-defined everything, smart cities, high performance scaled computing, etc., raise the challenges if these curricula are ready to cover modern trends. Even more, the real question is whether they should be changed, upgraded or give rise to a new curriculum? This paper analyzes the new emerging trends and technologies and how they are covered in the current curricula that are present at our faculty (Computer Science and Computer Engineering). We present how a track of courses and their syllabuses are adapted towards these new emerging technologies, without changing the whole curriculum. There are multiple results of these changes. Students now can choose a track and learn the courses with increased interest; they can see the "whole picture" after finishing all courses of the track; they prepare more complex projects and they are happier with the changes. Finally, several diploma theses emerged that follow the current trends in the computer technology, which prepare the students to be already good engineers on the labor market. We strongly believe that with our new approach, the motivation for learning the hardware-based courses will be returned to the students, which will facilitate the trend of decreasing interest and number of engineering students.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle