Priming Computer Science Students for Success

为计算机科学学生的成功做好准备

基本信息

  • 批准号:
    1643945
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 100万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2017-07-15 至 2025-06-30
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

As the demand for computer science graduates skyrockets, "Priming Computer Science Students for Success" tackles the large attrition rate in computer science by applying mastery learning and mentoring to target two universally acknowledged stumbling blocks in the curriculum: the introductory computer science course (CS1) and four required mathematics courses. The project will provide four-year scholarships to two cohorts of eight students studying computer science at Ramapo College over five years. Participating scholars will have the opportunity to participate in undergraduate research, programming contests, peer-tutoring, technology-related campus clubs, and alumni mentoring. Ramapo will recruit students from local urban school districts serving low-income students as well as a long-running Upward Bound Math Science program. The recruitment team includes two female faculty, valuable role models for cultivating interest in computer science among female students.Mastery learning for the CS1 scholars builds upon the prior success of "problets" and "epplets," two software tutoring suites available for use over the web that facilitate learning anytime anywhere. These suites have been shown to raise the level of self-efficacy of women to that of men. The tutors automatically grade student solutions and provide step-by-step feedback that helps students learn. Designed to be used online after class, individual students spend as much time as needed with the exercises until they have mastered the assigned concepts. Scholars enrolled in CS1 benefit from cognitive-apprenticeship-style teaching. When using this approach, the instructor first models the problem-solving process related to a concept, then uses Socratic questioning to steer students toward the correct solution under supervision, and gradually fades support while requiring students to rely increasingly on their own knowledge and experience. S-STEM scholars experiencing academic distress in mathematics courses will be paired with a mathematics faculty mentor who will spend an hour each week solving problems with the student using a cognitive-apprenticeship model. The project will generate knowledge on the effectiveness of mastery learning and the cognitive-apprenticeship-style approach in reducing attrition in the computer science major. Results will be presented at national and regional conferences such as ACM SIGCSE, ITiCSE, and CCSCNE, and IEEE FIE.
随着对计算机科学毕业生的需求猛增,“为计算机科学学生的成功做好准备”通过应用掌握学习和指导来解决课程中两个公认的障碍:计算机科学入门课程 (CS1),从而解决了计算机科学领域的高流失率问题。和四门必修数学课程。该项目将在五年内为拉马波学院学习计算机科学的两批八名学生提供四年期奖学金。参与的学者将有机会参加本科生研究、编程竞赛、同伴辅导、技术相关的校园俱乐部和校友辅导。拉马波将从当地城市学区招收学生,为低收入学生提供服务,并开展长期的向上发展数学科学项目。招聘团队包括两名女性教师,她们是培养女学生对计算机科学兴趣的宝贵榜样。CS1 学者的掌握学习建立在“problets”和“epplet”先前成功的基础上,这两个软件辅导套件可在方便随时随地学习的网络。这些套件已被证明可以将女性的自我效能水平提高到男性的水平。导师会自动对学生的解决方案进行评分,并提供有助于学生学习的分步反馈。设计为课后在线使用,个别学生根据需要花费尽可能多的时间进行练习,直到他们掌握指定的概念。参加 CS1 的学者受益于认知学徒式教学。使用这种方法时,教师首先模拟与概念相关的问题解决过程,然后使用苏格拉底式提问引导学生在监督下找到正确的解决方案,并逐渐减少支持,同时要求学生越来越依赖自己的知识和经验。在数学课程中遇到学术困扰的 S-STEM 学者将与一名数学教师导师配对,导师每周花一个小时使用认知学徒模式与学生解决问题。该项目将产生关于掌握学习和认知学徒式方法在减少计算机科学专业人员流失方面的有效性的知识。结果将在 ACM SIGCSE、ITiCSE、CCSCNE 和 IEEE FIE 等国家和地区会议上公布。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Quantifying the Relationship Between Projects, Assignments and Grade in Computer Science I
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Predicting Student Success in Computer Science - A Reproducibility Study
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帮助有经济需要的学术才华 STEM 学生取得成功
  • DOI:
    10.1109/fie49875.2021.9637250
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kumar, Amruth N.;Doyle, Maureen;Hong, Victoria;Joshi, Alark;Kurkovsky, Stan;Rollins, Sami
  • 通讯作者:
    Rollins, Sami
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  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 100万
  • 项目类别:
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