AI Literacy Through a Project-Based Learning Course
Notice bibliographique
Résumé
The rapid emergence of generative Artificial Intelligence (AI) tools has sparked both excitement and concern in education. This paper reports on a case study of British Columbia Institute of Technology’s COMP 2800 – Term 2 Computer Systems Technology Project course, which was redesigned to foster AI literacy through a five-week project-based learning approach. In Spring 2023, approximately 230 first-year computing students (forming 60 teams across two campuses) built web applications addressing an "AI for Good" challenge. The course structure combined Agile sprints, reflective retrospectives, and open-ended problem solving with an expectation to integrate generative AI (e.g., ChatGPT, GitHub Copilot, and Midjourney). We described the course design, the diverse ways students leveraged AI tools in their projects, and a standout project case study. Qualitative and quantitative data from team retrospectives were analyzed to assess outcomes in estimation skills, teamwork, ethical awareness, and prompt engineering proficiency. The results indicate that project-based integration of AI can enhance students’ functional AI literacy and prompt critical thinking about AI’s role. We discuss implications for computing education, including pedagogical strategies for incorporating AI into curriculum and preparing students for responsible AI-augmented software development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».