Materiality Matters in Computing Education: A Duoethnography of Two Digital Logic Educators
Notice bibliographique
Résumé
Computer science needs to be sustainable, and CS educators have an important role to play in changing the discipline. Recent efforts have emerged to teach CS in ways that apply computing to mitigate climate change, but this alone is insufficient: we must also change what it means to do computing. We use duoethnography to interrogate our practices as CS educators to support the goal of integrating sustainability into CS. Despite being invested in these goals, we each realized that we had been nevertheless reinforcing the cultural norms that underpin the environmental and social damage caused by computing. We found five themes in the qualitative analysis of our reflections: (1) A lack of materiality in CS classes makes it difficult for computer scientists to scrutinize the environmental costs of hardware, (2) The discourse on âgreennessâ in computing neglects the role of embodied emissions, (3) The lack of context in CS education teaches students to perceive the status quo as ânatural", (4) Those who have bought into the dominant ideology of CS can be resistant to innovating CS education, and (5) Materiality helps with teaching computing. We illustrate how changing CS to become more sustainable requires deeper thought than âadd sustainability and stirâ to the curriculum, and insights toward addressing the root ideology of CS 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».