Hands-on Strategies for Teaching Social and Societal Impacts of Computing
Notice bibliographique
Résumé
The topic of hands-on strategies for teaching the social and societal impacts of computing is of growing interest to the computer science education community because it addresses a critical gap in traditional CS curricula. While technical skills remain central, educators increasingly recognize the need to prepare students for the ethical, social, and human-centered challenges posed by modern computing technologies. From AI-driven decision-making to digital accessibility and data privacy, computing profoundly affects individuals and communities, making it essential for students to engage with these issues through experiential learning. Different viewpoints on this topic emerge based on pedagogical approaches, disciplinary perspectives, and technological optimism or skepticism. Some educators advocate for integrating service-learning and community-based projects, arguing that real-world engagement fosters empathy and ethical awareness. Others emphasize case studies and simulations, providing structured exposure to societal challenges without the unpredictability of external partnerships. Additionally, viewpoints may diverge on the role of AI: while some see AI tools as an opportunity to enhance social good, others worry they may exacerbate biases and reduce human agency in computing. Despite these differences, there is broad agreement that computing education must go beyond technical training to include a deeper understanding of computing's role in society. To bridge this big-picture overview with practical action, the panel will discuss six complementary, hands-on strategies ranging from service-learning studios and virtue-anchored 3Cs project lessons to indigenous game modules, intergenerational tech pop-ups, humanitarian FOSS work, and ethics-infused case-study frameworks. Together, they offer diverse yet transferable ways to tackle the shared challenge of embedding social impact into computing coursework.
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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 | 0,001 | 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 ».