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How Machine Learning impacts the Undergraduate Computing Curriculum

R. Benjamin Shapiro, Rebecca Fiebrink, Peter Norvig
Erstpublikation in: Communications of the ACM, November 2018, Vol. 61 No. 11, Pages 27-29
Publikationsdatum:
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iconZusammenfassungen

The growing importance of machine learning creates challenging questions for computing education.
Von Klappentext im Text How Machine Learning impacts the Undergraduate Computing Curriculum (2018)
Machine learning now powers a huge range of applications, from speech recognition systems to search engines, self-driving cars, and prison-sentencing systems. Many applications that were once designed and programmed by humans now combine human-written components with behaviors learned from data. This shift presents new challenges to computer science (CS) practitioners and educators. In this column, we consider how machine learning might change what we consider to be core CS knowledge and skills, and how this should impact the design of both machine learning courses and the broader CS university curriculum.
Von R. Benjamin Shapiro, Rebecca Fiebrink, Peter Norvig im Text How Machine Learning impacts the Undergraduate Computing Curriculum (2018)

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Personen
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Efthimia Aivaloglou, Erik Barendsen, John D. Ferguson, Brendan Foreman, Natasa Grgurina, Felienne Hermans, Hai Hong, Linxiao Ma, Sepehr Hejazi Moghadam, Marc Roper, Linda M. Seiter, Simon, Susan Snowdon, Juha Sorva, Jos Tolboom, Jennifer Wang, Murray Wood

Begriffe
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Algorithmusalgorithm, Computercomputer, Curriculum / Lehrplancurriculum, Informatikcomputer science, Informatiklehrveranstaltung auf Hochschulebene, Informatik-Unterricht (Fachinformatik)Computer Science Education, machine learning, notional machine, Programmierenprogramming, Spracherkennungvoice recognition, Statistikstatistics, Universitätuniversity
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Bücher
Jahr UmschlagTitelAbrufeIBOBKBLB
2011Computer Science Education 1/20111, 3, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 44184105
2011ICER 2011 (Kate Sanders, Michael E. Caspersen, Alison Clear) 2, 3, 3, 3, 5, 2, 4, 2, 2, 1, 1, 4853488
2012    Visual Program Simulation in Introductory Programming Education (Juha Sorva) 24, 24, 27, 8, 4, 1, 2, 7, 5, 95979111
2013ICER 2013 (Beth Simon, Alison Clear, Quintin I. Cutts) 3, 3, 3, 4, 5, 4, 2, 2, 4, 3, 3, 7141037123
2016ICER 2016 (Judy Sheard, Josh Tenenberg, Donald Chinn, Brian Dorn) 53, 53, 3, 241172111
2016    Informatics in Schools: Improvement of Informatics Knowledge and Perception (Andrej Brodnik, Françoise Tort) 20, 1, 2, 1, 1, 1, 55118531
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Texte
Jahr UmschlagTitelAbrufeIBOBKBLB
2011    Investigating and improving the models of programming concepts held by novice programmers (Linxiao Ma, John D. Ferguson, Marc Roper, Murray Wood) 4, 3, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 1, 2, 1, 44154114
2011    Explaining program code (Simon, Susan Snowdon) 2, 1, 1, 1, 5, 2, 2, 1, 131116
2013    Modeling the learning progressions of computational thinking of primary grade students (Linda M. Seiter, Brendan Foreman) 1, 2, 2, 2, 2, 2, 6, 6, 1, 2, 1, 161134
2016    How Kids Code and How We Know (Efthimia Aivaloglou, Felienne Hermans) 3100
2016    A New Informatics Curriculum for Secondary Education in The Netherlands (Erik Barendsen, Natasa Grgurina, Jos Tolboom) 1, 1, 1, 23625
2016    K-12 Computer Science Education Across the U.S. (Hai Hong, Jennifer Wang, Sepehr Hejazi Moghadam) 1, 1, 1, 13514

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