The DSAIL-GeJuSTA Data Science Education Workshop: Designing a Data Science Curriculum for the African Continent
Notice bibliographique
Résumé
The DSAIL-GeJuSTA Data Science Education Workshop was a joint initiative by the Centre for Data Science and Artificial Intelligence (DSAIL) and Gender Justice in STEM Research in Africa (GeJUSTA). GeJUSTA is a programme funded by the International Development Research Centre (IDRC) that is working towards increasing the representation of women in STEM. The workshop was held on 9 November 2023, during the 7th DeKUT International Conference on Science, Technology, Innovation and Entrepreneurship (STI&E) at Dedan Kimathi University of Technology (DeKUT). The conference ran from 8-10 November 2023. The event successfully convened 31 participants. The composition of the attendees was diverse, ranging from data-science educators, industry participants using data science, researchers who use data science and students in a myriad of courses, including engineering and pharmacy. The primary focus of the workshop was to have a discussion with the attendees and share practices around designing data-science curriculum, strategies for achieving gender equity in data-science education, addressing new technological challenges in education and fostering multidisciplinary approaches to data-science education. This report encapsulates the collective vision of the workshop participants, whose contributions have set the stage for progressive strides in data-science education.
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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 | 0,014 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».