Teaching bilingual workshops on data mining in Peru
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the experiences in offering data mining (DM) workshops at University of Norbert Wiener (UNW) in Lima, Peru. This educational initiative is a result of a longstanding collaboration between the Faculty of Engineering and Business at UNW and Thompson Rivers University in Canada. The workshops were offered in May 2014 and May 2015, and had three learning objectives: (1) to acquire practical skills (hands-on experience) in DM, (2) to solve problems using computer systems in bioinformatics and engineering, and (3) to learn fundamental DM concepts and techniques simultaneously in two languages: English and Spanish. The bilingual aspect of the DM workshops was very important, because the students had not only the opportunity to learn advanced computer skills, but also to learn complex terminology in two languages. Bilingualism (Spanish, English) is an important growth factor for the Peruvian economy, and students' bilingual fluency in technical terminology is mandatory for their participation in the development and use of advanced technologies, such as, applications of DM in biomedicine and engineering. In this paper, we present how we have met these three educational objectives using methods based on experiential learning, problem-based learning, and bilingual education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».