Course syllabi in GIS programming: Trends and patterns in the integration of computer science and programming
Notice bibliographique
Résumé
Understanding of fundamentals of computer science and abilities in programming are becoming more important components of the GIS practitioner's skillset. As the frontiers of GIS expand into areas of inquiry and modes of operation which require such domain capabilities, teaching and instruction in GIS must begin that shift as well. And while the knowledge, skills, and practices of the GIS practitioner have always been in flux, the range of potential topics from computer science and programming to integrate into GIS instruction is a major pedagogical challenge. This paper examines a range of syllabi from variant GIS programming courses to explore the landscape of programming coursework. Through content analysis, these syllabi reveal three general themes: courses built on learning scripting with Python, courses built on learning fundamentals of WebGIS, and courses built on learning fundamentals in geodatabase design and management. While each of these focus areas are impactful skills for GIS learners to explore, there is by no means any consistency or cohesion in how GIS programming courses operate, nor does there seem to be any general resources or approaches to unify course design. More work is necessary among GIS instructors to begin building evidence‐based practices in GIS programming instruction.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».