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Zusammenfassungen
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) Dieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel erwähnt ...
Personen KB IB clear | 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 KB IB clear | Algorithmusalgorithm , Computercomputer , Curriculum / Lehrplancurriculum , Hochschulehigher education institution , Informatikcomputer science , Informatiklehrveranstaltung auf Hochschulebene , Informatik-Unterricht (Fachinformatik)Computer Science Education , machine learning , notional machine , Programmierenprogramming , Spracherkennungvoice recognition , Statistikstatistics , Universitätuniversity | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Dieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel erwähnt vermutlich nicht ...
Nicht erwähnte Begriffe | Informatik-Didaktik, Informatikunterricht in der Schule, Lehrplan 21 |
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Zeitleiste
5 Erwähnungen
- ICER 2019 - Proceedings of the 2019 ACM Conference on International Computing Education Research, ICER 2019, Toronto, ON, Canada, August 12-14, 2019 (Robert McCartney, Andrew Petersen, Anthony V. Robins, Adon Moskal) (2019)
- Machine Learning Education for Young People without Programming Experience - Doctoral Consortium Abstract (Abigail Zimmermann-Niefield) (2019)
- Informatik - Bildung von Lehrkräften in allen Phasen - 19. GI-Fachtagung Informatik und Schule (Ludger Humbert) (2021)
- WiPSCE '22 - The 17th Workshop in Primary and Secondary Computing Education, Morschach, Switzerland, 31 October 2022 - 2 November 2022 (Mareen Grillenberger, Marc Berges) (2022)
- Addressing challenges of constructionist modeling of adaptive systems (Uwe Lorenz, Ralf Romeike) (2022)
- 1. Computational Thinking 2.0 (Matti Tedre) (2022)
- Past, Present and Future of Computing Education Research (Mikko Apiola, Sonsoles López-Pernas, Mohammed Saqr) (2023)
- The Evolving Themes of Computing Education Research - Trends, Topic Models, and Emerging Research (Mikko Apiola, Mohammed Saqr, Sonsoles López-Pernas)
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Volltext dieses Dokuments
How Machine Learning impacts the Undergraduate Computing Curriculum: Artikel als Volltext (: , 2537 kByte; : 2020-11-28) |
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Beat und dieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel
Beat hat Dieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.