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Beats Biblionetz - Texte

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:
local web 
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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
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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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2011 Computer Science Education 1/20113, 5, 5, 6, 2, 2, 5, 3, 2, 7, 3, 3 7 23 3 451
2011 ICER 2011 (Kate Sanders, Michael E. Caspersen, Alison Clear) 1, 5, 5, 8, 3, 1, 8, 3, 3, 7, 4, 3 22 58 3 413
2012 local web  Visual Program Simulation in Introductory Programming Education (Juha Sorva) 10, 23, 5, 2, 1, 6, 12, 12, 10, 11, 6, 4 14 102 4 717
2013 ICER 2013 (Beth Simon, Alison Clear, Quintin I. Cutts) 2, 4, 7, 11, 2, 2, 7, 3, 5, 13, 8, 2 54 132 2 576
2016 ICER 2016 (Judy Sheard, Josh Tenenberg, Donald Chinn, Brian Dorn) 2, 7, 16, 2, 1, 1, 9, 2, 6, 10, 4, 3 45 144 3 577
2016 local web  Informatics in Schools: Improvement of Informatics Knowledge and Perception (Andrej Brodnik, Françoise Tort) 1, 4, 5, 17, 6, 1, 10, 3, 4, 7, 4, 9 36 133 9 483
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Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2011 local web  Investigating and improving the models of programming concepts held by novice programmers (Linxiao Ma, John D. Ferguson, Marc Roper, Murray Wood) 2, 4, 2, 4, 7, 7, 4, 3, 1, 4, 2, 1 6 17 1 457
2011 local web  Explaining program code (Simon, Susan Snowdon) 1, 6, 7, 3, 1, 2, 2, 3, 1, 3, 5, 1 3 1 1 130
2013 local web  Modeling the learning progressions of computational thinking of primary grade students (Linda M. Seiter, Brendan Foreman) 4, 6, 5, 2, 1, 1, 5, 3, 2, 6, 4, 2 18 7 2 323
2016 local web  How Kids Code and How We Know (Efthimia Aivaloglou, Felienne Hermans) 9 3 0 0
2016 local web  A New Informatics Curriculum for Secondary Education in The Netherlands (Erik Barendsen, Natasa Grgurina, Jos Tolboom) 1, 1, 1, 6, 5, 3, 4, 3, 3, 4, 2, 3 8 6 3 190
2016 local web  K-12 Computer Science Education Across the U.S. (Hai Hong, Jennifer Wang, Sepehr Hejazi Moghadam) 1, 1, 3, 1, 9, 7, 4, 2, 3, 2, 5, 4 2 5 4 173

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Nicht erwähnte Begriffe
Informatik-Didaktik, Informatikunterricht in der Schule, Lehrplan 21

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