Proceedings of the 15th Western Canadian Conference on Computing Education
Notice bibliographique
Résumé
Welcome to the 15th Western Canadian Conference on Computing Education (WCCCE 2010)! It was very encouraging to receive a large number of high quality submissions for papers, panel discussions, and workshops from all over Canada, and the rest of the world. The Conference Committee members and the reviewers faced quite a challenge deciding what to accept/reject for presentation. It gives me a lot of pleasure that we have been successful to invite four keynote speakers of national and international fame from Canada and the United States. I am sure that all delegates will enjoy the very informative presentations by the keynote speakers Dr. Marcia C. Linn (University of California, Berkeley), Dr. Donald Chinn (Institute of Technology at the University of Washington), Dr. David Kaufman (Simon Fraser University, Burnaby), and Don Slater (Carnegie Mellon University). Since last year, WCCCE runs in cooperation with ACM and SIGCSE. As part of this in cooperation status, the proceedings will be included in the ACM Digital Library. This year, we succeeded in getting funding from the ACM outreach program to bring the Alice workshop to the conference.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,358 | 0,140 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».