Designing an Introductory Programming Course to Improve Non-Majors' Experiences
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.
Notice bibliographique
Résumé
Demand for computing courses from students in disciplines outside of Computer Science is growing. This growth has created increasing challenges in offering one-size-fits-all CS1 courses. We found that non-CS majors' experiences and outcomes in our existing CS1 course were worse than those of intended CS majors. In response, we developed an introductory programming course, CS0.5, aimed at meeting the needs of the diverse population of non-CS major students interested in our courses. In this paper, we present the motivation, curriculum design, and evidence of effectiveness for this new course. We describe the specific design decisions we made in response to the experiences of non-CS majors in CS1. We also demonstrate that students' outcomes in CS0.5--measured in terms of students' pass rates, satisfaction, and attitudes--all not only improve compared to non-CS majors in CS1, but also largely match those of CS majors in CS1. Finally, we present student feedback, gathered through surveys and Appreciative Inquiry focus groups, that illustrates how our curriculum design choices better meet our non-major students' needs. The most-valued course design elements, as identified by focus group participants, provide insight for other CS educators who are designing similar courses.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle