Pět let poté, co bylo založeno Centrum pro inkluzivní výpočetní techniku Northeastern University, Centrum může pochlubit se širokým úspěchem ve svém cíli zpřístupnit vzdělávání v oblasti informatiky. Ve svých partnerských institucích, které číslo více než 100, se počet žen a lidí o barvě studující informatiku zvýšil mnohem ostřeji než počet mužů a bílých lidí.
Středisko vedené výkonnou ředitelkou Carlou Brodleyovou a strávilo svou první polovinu desetiletí věnováním zvláštní pozornosti podpoře studentů, kteří na střední škole nebrali kurzy informatiky, a proto postrádali základní znalosti, s nimiž někteří z jejich vrstevníků vstupují. Brodley a její tým vyvinuli spoustu osvědčených postupů pro pomoc těmto studentům uspět v jejich úvodních třídách – a pro přitahování studentů, kteří nemusí považovat informatiku za hlavní do pole. Jeden z centra nejnovější projektyNapříklad pomůže skupině univerzit testovat, jak dobře integrovaní společnosti Computer Science – které sloučí Comp SCI učební osnovy s různými dalšími velkými společnostmi, jako jsou statistiky, grafický design a dokonce i angličtina – oproti novým studentům disciplíny.
Od spuštění CIC se však také změnila krajina informatiky. Nejvíce pozoruhodně, generativní AI se stala bodem bolesti pro profesory, protože studenti používají technologie Podvádět přiřazení kódování. Generativní AI se však také stala stále důležitější a zajímavější součástí technologické krajiny, což znamená, že instituce musí vymyslet nejlepší způsoby, jak ji začlenit studium do svých stávajících osnov.
Jak centrum plánuje, zbytek prvního desetiletí, Uvnitř vyšší ed Mluvil s Brodleym telefonicky o tom, kde se postaví vzdělávání v oblasti informatiky, jeden z nejrychleji rostoucích velkých společností posledních několika desetiletí-a kam to jde. Rozhovor byl upraven pro délku a jasnost.
1. Míra žen barvy v počítačové vědě v partnerských institucích CIC v posledních letech stoupala díky práci CIC. Jaké jsou klíčové prvky, které CIC zjistila, že k těmto číslem přispívají?
Nejsilnějším klíčovým prvkem je (vytvářet) to, že někdo, kdo je zcela nový na počítači, se od prvního dne necítí a má spravedlivý začátek. K tomu jsou jakési tři komponenty.
(Nejprve,) Zajistěte, aby se ve třídě necítili špatně s lidmi, kteří už všechno vědí, a sedí tam a mluví o tom, co dostali na zkoušce AP a jak je to snadné. To je hrozný pocit. A obvykle lhají, ale nemusíte nutně vědět, že ve věku 18 let. Druhá složka se ujistí, že vaše TA chápe, že ne každý přijde se stejnou úrovní zkušeností a nemyslí si, že tito lidé jsou hloupí, protože možná nerozumí něčemu, že většina studentů, kteří měli nějaké kódování a některé zkušenosti dělají. Takže trénink TA je opravdu důležitý.
A třetí věc je v plevelech; Je to tato myšlenka běžného posouzení, což znamená, že pokud máte více částí kurzu, ujistěte se, že mají stejné úkoly a stejné zkoušky, protože když jdou do dalšího kurzu, všichni se naučili stejné věci. To je důležité, protože pokud to nemáte a máte někoho, kdo je v počítači úplně nový a dostanou snadného učitele pro první třídu, trpí ve druhé třídě, zatímco zkušený student ne.
Pro ženy barvy jsme nedělali nic konkrétního. Ukázalo se, že ženy barvy pravděpodobně nebudou mít předchozí zkušenosti s kódováním, protože je to volitelný na střední škole a na každé střední škole se nevyučuje.
2. Nejžhavějším tématem v rámci AI jsou obavy z podvádění studentů. Jak vidíte instituce, které se to právě teď zabývají?
Z našich partnerských škol jsme slyšeli, že zejména TAS je nemocný při třídění programů, které byly generovány AI, a fakulta vidí velké rozdíly v tom, co lidé na jejich úkoly oproti tomu, jak se dělají na jejich zkouškách. Mohli by získat A na svých úkolech a poté se zkoušku selhali. A tak to je jasný náznak, že možná měli trochu příliš mnoho pomoci.
Myslím, že musíme vložit (místo) politiky třídění, které to dělají, takže nemůžete absolvovat kurz pouhým pomocí generativní AI, a dám vám jen jeden příklad politiky třídění, která by to udělala. Takže si vezmete cokoli, co se na jejich zkoušce dostal – řečeno, že na jejich zkoušce dostali B. Dokud je psaný domácí úkol v rámci jednoho dopisového stupně, takže pokud dostali B a dostali A na psané domácí úkoly, pak ano, vytáhne to jejich celkovou známku. Ale pokud dostali D na zkoušce a A na psané domácí úkoly, pak dostanou D pro kurz. To by byla politika, kterou bych osobně zavedl do svých tříd.
To je jen jeden příklad. A nemyslím si, že se někdo usadil o tom, jaký je nejlepší způsob, jak to zvládnout.
Snažím se přijít s způsobem, jak toho dosáhnout, je to vlastně opravdu zajímavá výzkumná otázka: Jak hodnotíte pokrok studenta a zároveň povzbuzovat používání generativní AI pro jejich učení, ale ne pro podvádění? V kurzech kódování vždy podváděl a existuje software, který může vzít dva programy a zjistit, zda jsou strukturálně a logicky identické – i když student změní odsazení, formátování a všechny proměnné názvy, stále můžete říci, že logika je stejná. Používáme to po celá desetiletí k zachycení člověka na člověka. To je těžší požádat o podvádění na počítač. Takže si myslím, že je to otevřený problém a je to fascinující. A jak to motivujeme studenty, aby skutečně vykonávali práci sami?
3. Je zřejmé, že v posledních několika letech bylo vyprávění, které jsme ve zprávách hodně viděli, zvýšení počtu technologických propouštění a kódovacích úloh, které jsou nahrazeny AI. Je to spravedlivý problém? Je to něco, o co se studenti cítí, když se v tomto okamžiku dostanou do informatiky?
Řeknu, že studenti jsou o to docela znepokojeni a začínáme, ne nutně na Northeastern, ale v některých jiných školách, se kterými spolupracujeme, začínáme vidět o něco méně poptávky. Počítačová věda byla spravedlivá v posledních několika letech rostou o skoky a mezeDo té míry, že je pro univerzity těžké držet krok s personálním obsazením potřebných kurzů. To by nám mohlo dát trochu úlevy, pokud zápisy trochu klesnou.
Ale myslím si, že poptávka po lidech, kteří chápou technickou umělou inteligenci, bude poměrně velká a já prostě nevidím poptávku, která zmizí na informatiku. Ať už bude tolik pracovních míst na základní úrovni, myslím si, že to je to, o co se studenti zajímají. Ale data jsem pro to nijak neviděl na celostátní úrovni. Pokud (Institut Burning Glass Institute) nebo opravdu o tom něco zveřejní, nedůvěřuji anekdotálnímu (důkazy).
4. Některé z projektů a programů CIC byly financovány Národní vědeckou nadací. Jaké jsou vaše myšlenky na zrušení grantu, která se tam děje a jak to ovlivňuje vzdělávání STEM a počítačové vědy?
Takže neznám podrobnosti o (zrušení), ale vím, že existují veřejně publikované seznamy grantů, které byly zrušeny, a myslím si, že mnoho z nich stojí za to a dělá důležité věci. A já jsem zoufalá o škrtech na vědecký výzkum obecně, které se dějí v zemi. Myslím, že to bude pro nás jako země výzvou dosáhnout opravdu důležitého pokroku při řešení problémů na světě a některé z názorů na světě jsou kolem vzdělávání STEM.
Myslím si, že práce, kterou CIC dělá, kde pracujeme na zpřístupnění informatiky pro lidi bez předchozích zkušeností s výpočtem, se nedaří o žádnou z nedávných výkonných objednávek a určitě pomáhá rozšířit účast na výpočtu, jen proto, kdo má předchozí zkušenosti s výpočtem, než se dostanou na univerzitu. Méně než 60 procent našich středních škol učí informatiku. Takže bez ohledu na to, co je studentova identita, pokud jsou ve škole, která nemá informatiku, nebudou ji vzít, než se dostanou na univerzitu. Zajistit, aby mohli úspěšně projít výpočetním programem, a určitě se projít úvodní sekvencí, aniž by se cítili, jako by byli pozadu od dne, kdy začínají, je opravdu druh poslání toho, co jsme udělali na vysokoškolské úrovni. Myslím, že tyto typy iniciativ budou i nadále opravdu důležité, jak budeme pokračovat.
5. Jaké jsou některé z klíčových otázek ve vzdělávání v oblasti informatiky, které bude CIC pracovat na řešení pohybu vpřed?
Dvě nové iniciativy: jedna se týká usnadnění přístupu ke vzdělávání v technické umělé inteligenci. To je v rozporu s vědomím, jak používat AI a používat AI v učebním prostředí v jiných předmětech. To je vlastně kolem opravdu pochopení algoritmů AI z hlediska informatiky.
V současné době pracujeme na krajinné studii celé země, která nabízí mistrovství, kdo nabízí nezletilým, kteří nabízejí koncentrace v AI, která vyžadovala kurzy. Také se díváme na předpoklady, protože jedním z našich pracovních hypotéz, o kterých máme právě teď neoficiální důkazy, je to, že může studenty brát až do jejich sedmého nebo osmého semestru, aby mohl dokončit kurz potřebnou, aby mohl absolvovat technické třídy AI. A to je problém, protože je opravdu potřebujeme, aby se k nim mohli dostat dříve, ale způsobuje to druhý související problém, což znamená, že pokud se student může v loňském roce dostat pouze na třídy AI, nemůžete v AI opravdu nastavit předpokladovou strukturu.
Druhá velká iniciativa, na kterou se díváme, je opravdu zkoumána a práce na tom, co se nazývá problém s úvěrem mezi komunitní vysokou školou a čtyřletými univerzitami v STEM. V informatice, když se na to podíváme, ano, existují dohody o artikulaci mezi komunitními vysokými školami a čtyřletými univerzitami, ale často nejsou aktualizovány podle velmi pravidelného rozvrhu. To, co se stane, je, v určitém stupni s přísnými progresivními požadavky, jako je informatika, kde musíte vzít informatiku 1, než si vezmete počítačovou vědu 2, studenti skončí tím, že v tomto pořadí nebudou něco akceptovat, což znamená, že se opravdu vracejí a při převodu na čtyřletý přenos přijímají více úvodních materiálů.
Pracujeme na malém pilotním projektu, protože podle mého názoru je úvěrová ztráta opravdu naléhavým problémem a naléhavým problémem. To způsobuje, že mnoho lidí není schopno se specializovat na STEM, když se dostanou na čtyřletou univerzitu, protože si prostě nemohou dovolit další semestr školy.
