Teaching Sustainable Computing Through Repair: Case Studies on Curriculum Design
Notice bibliographique
Résumé
Addressing the global e-waste crisis and reducing the carbon produced during operation, and equally, manufacturing, of consumer and datacenter electronics necessitates not only incremental technical improvements, but more broadly, a paradigm shift towards slower and more sustainable computing practices. To contend with these issues, both computer engineers and the general public need a better understanding of how their personal use of computers and their work relate to their social and environmental contexts. We argue that teaching electronic and computer repair is a great place to begin these conversations, by giving students the opportunity to develop practical hands-on skills through experiential, situative learning, and then linking these concrete experiences to more abstract discussions of sustainable computing. We have developed and run a year long course for university students, and workshops aimed at K12 students, both of which center around teaching sustainable computing and hands-on skills through electronic and computer repair. We designed and evaluated this course material based on surveys and interviews with students, repair experts, and community members. In this poster, we present our curricula and course materials and explain the pedagogical theory and research that underpin our approach, as well as how we adapted our work for different student groups and course formats. We enumerate challenges that we encountered while implementing these lessons, and provide recommendations for other educators interested in teaching repair courses or workshops.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».