Forskare från Institutionen för utbildning vid UCLA och Institutionen för skolpsykologi och pedagogiskt ledarskap vid Idaho State University har studerat studenterna som tar en Intro till datorkurs. Forskningen avslöjar vem som tar en introduktion till beräkningskurs baserat på deras huvudämne, mindre eller om de är osäkra, samt vissa demografiska faktorer, inklusive ras och kön.
De utmaningar som datavetenskapliga institutioner står inför
Datavetenskap (CS)-avdelningar har ett bra problem: Det finns ett högt intresse för deras kurser, särskilt de som introducerar datadisciplinen. Men detta introducerar också betydande utmaningar när det gäller kursinnehåll och marknadsföringsutmaningar för/rekrytera studenter.
Hur man utvecklar en relevant och användbar introduktion till datakurser
En introduktion till datorkurs kommer alltid att ha en rad olika studenter, av vilka många aldrig hade för avsikt att bli CS-major. Därför måste universiteten ta reda på hur de kan skräddarsy sitt kursinnehåll och sin pedagogik efter behoven hos dem som anmäler sig till deras kurser.
Detta kräver att man förstår vilka karriärer och huvudämnen studenter som tar Intro to Computing lutar sig mot.
Till exempel, om många studenter har hälso- och sjukvårdsrelaterade huvudämnen, kan en introduktionskurs till datoranvändning innehålla exempel, användningsfall och övningar grundade på sjukhus och medicinska situationer.
Men utan att känna till elevernas huvudämnen, biämnen och karriärvägar är det inte lätt att anpassa kursinnehållet till deras behov.
Rekrytera studenter till CS-majoren
Datavetenskapliga institutioner som vill öka inskrivningen och finansieringen måste lägga fram strategier för att attrahera studenter från andra huvudämne och minor. Men hur vet du vilka typer av studenter som kan luta sig mot att ta en CS-examen?
Anta att du samlar in data om studenter som tar Intro to Computing och upptäcker att ett oproportionerligt antal kommer från vissa huvudämnen. Det kan i så fall tyda på att dessa majors kan vara grogrund för rekryterares insatser. Med andra ord, om de tar Intro to Computing och upptäcker något de tycker om, kanske de vill dyka djupare genom att fortsätta en hel dur eller moll.
Samtidigt kan även ett litet intresse för datoranvändning tyda på att en student är mer benägen att ta en CS-examen. Därför kan högre antal i specifika koncentrationer tyda på att dessa populationer kan vara mer benägna mot CS.
Skräddarsy introduktionen till datakurser för underrepresenterade rasminoritiserade (URM) studenter
I motsats till tidigare litteratur, upptäckte forskarens arbete att studenter i Introduktion till beräkningskurser från rasminoriteter var mer benägna att studera datoranvändning än majoritetsrasgrupper.
Detta introducerar en utmaning för CS-avdelningar. Med tanke på datavetenskapens popularitet bland rasmässigt minoriserade studenter, måste en intressant fråga tas upp: Vad kan CS-instruktörer och avdelningschefer göra för att göra dessa studenters erfarenheter både positiva och stödjande för deras ambitioner?
Uppmaning för CS-avdelningschefer
Med tanke på de uppgifter som presenteras i hela artikeln, “Vem tar introdatorn? Genom att undersöka examensplanerna för inledande datorstudenter i ljuset av blomstrande registreringar”, bör CS-avdelningschefer skräddarsy sin intro till datorläroplaner och fokusera sina rekryteringsinsatser på de grupper av studenter som ägnar sig åt följande discipliner:
- Teknik
- Matematik/Statistik
- Samhällskunskap
- biologi
- Företag
Vidare bör CS-avdelningschefer lägga fram strategier för att skapa välkomnande, bekväma och intellektuellt stimulerande kursinnehåll och pedagogik för URM-studenter.
Syn
Utsikterna för dataavdelningar är positiva, särskilt om beslutsfattare använder rätt rekryterings- och kursdesignstrategier. Men risken att förlora studenter till andra huvudämnen finns om professorer och institutionschefer inte använder dessa data för att justera de discipliner de tillämpar datorer på och förbättra deras engagemang med URM-studenter.
Du kan dyka in i hela uppsatsen och forskningsresultaten i IEEE Computer Societys digitala bibliotek eller genom att ladda ner det nedan.
Ladda ner hela studien
“*” Indikerar obligatoriska fält