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Enregistrement W3217398659 · doi:10.1145/3494574

Practice report

2021· article· en· W3217398659 sur OpenAlexaff
Jack Parkinson, Ryan Bockmon, Quintin Cutts, Michael Liut, Andrew Petersen, Sheryl Sorby

Notice bibliographique

RevueACM Inroads · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTeaching and Learning Programming
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationLibrary scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have been training spatial skills for Computing Science students over several years with positive results, both in terms of the students' spatial skills and their CS outcomes.The delivery and structure of the training has been modified over time and carried out at several institutions, resulting in variations across each intervention.This article describes six distinct case studies of training deliveries, highlighting the main challenges faced and some important takeaways.Our goal is to provide useful guidance based on our varied experience for any practitioner considering the adoption of spatial skills training for their students.view of a 3D object to match another view, then apply the same sequence to another object.There are several cognitive tasks involved: identifying the 3D structure of objects from a 2D representation, formulating and holding the 3D structure in your head, and then being able to make changes to it in-situ.These are different skills, but all contribute towards spatial skills generally. Summary of the Relationship between Spatial Skills and Computer ScienceTwo theories for the relationship between spatial skills and computing have been published.Both Parkinson and Cutts [10] and Margulieux [7] propose that spatial skills are not strictly necessary for succeeding in computing -or STEM -but that they do help.Both theories present the idea that spatial skills develop abstract skills which are valuable in tackling general problems and tasks associated with STEM fields.For example, Parkinson and Cutts suggest that spatial relations (a sub-skill of spatial ability) aid in moving between levels of Schulte's Block Model [13], and Margulieux suggests that repeated spatial skills practice develops encoding strategies for non-verbal information.Both theories are grounded in research but as of yet are not fully tested or explored, so our understanding of spatial skills and their influence on STEM skills is not complete.The first time spatial skills training was run by the authors, not much was known about the relationship between spatial skills and computing science.We were aware of evidence supporting the following:• Spatial skills correlate with success in multiple areas of computing [4,5,10] • Spatial skills correlate with attainment in academic computing [10] • Spatial skills training appeared to impact outcomes in the computing electives of engineering students [15] • Spatial skills training appeared to improve the CS assessment outcomes of students in a summer school [3]• Spatial skills are a more powerful intervening factor than access to computers when examining computing achievement in the context of socio-economic status [9] Since the interventions began, we now know more about the relationship, with research indicating:• Spatial skills training positively impacts outcomes in distinct deliveries of introductory computing programmes [2,11] • Spatial skills are associated with low level expression evaluation [12] • Spatial skills can, particularly when combined with other factors, predict student success in a CS1 programme [1] Spatial Skills Training Courses: Case StudiesAlthough the deployment and delivery of spatial skills training courses differs per implementation, the course content itself is fundamentally the same (with one caveat: Case 6 did not include exercises on paper or cube folding, since the intention of Case 6 was to replicate Cooper et al.'s work in the area as closely as possible, and Cooper did

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3940,169

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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