Collaborative Research: HDR DSC: Increasing Accessibility through Building Alternative Data Science Pathways
合作研究:HDR DSC:通过构建替代数据科学途径提高可访问性
基本信息
- 批准号:2123259
- 负责人:
- 金额:$ 47.14万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Continuing Grant
- 财政年份:2021
- 资助国家:美国
- 起止时间:2021-09-01 至 2024-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
As computers become faster and less expensive, huge amounts of data are being produced every day. Data scientists are trained to analyze this information and apply the results to scientific research, engineering challenges, business decisions, and other efforts to improve society. The demand for data scientists increased by 28 percent between 2019 and 2020, and the U.S. Bureau of Labor Statistics estimates that 11.5 million data science jobs will be created by 2026. This project will help meet this need by making data science education available to more diverse populations of students in STEM (science, technology, engineering, mathematics). This project will also develop flexible curriculum materials that can be used to add specialized data science coursework to undergraduate programs at other institutions, beginning with Spelman College and seeking to grow this to the Atlanta University Center and beyond. In a combined synergistic effort, Spelman College, the Atlanta University Center Data Science Initiative and Michigan State University (MSU) seek to address issues of accessibility through a joint partnership focused on creating pathways to foster data science education across STEM (science, technology, engineering, mathematics) disciplines. First, the proposed partnership seeks to build a 3+2 BS+MS program (BS-Bachelors of Science, MS-Masters of Science). This 3+2 program will allow students to complete their BS in a STEM field (e.g., Mathematics, Physics, Biology) at Spelman and complete a MS in Data Science at MSU, while also providing a strong foundation and clear trajectory for students interested in obtaining a PhD. Second, this partnership seeks to develop a minor in Data Science at Spelman, targeting students across STEM fields. In creating this minor, we will leverage work already done at MSU to create a data science program and the expertise of faculty at Spelman to develop curricula that serves the needs of undergraduates from diverse majors and backgrounds. The new educational material we seek to create is based on an innovative one month one credit curriculum that was initially designed to develop skills in bio-informatics for students at MSU. Harnessing these ideas and mapping them onto the needs of Spelman STEM students, we seek to create an accessible pathway into data science that meets students where they are in their educational journey. These educational efforts will create pathways for STEM majors who seek to bring to bear the power of modern data science methods in their STEM field of study, both at MSU and Spelman. The curriculum will serve as a model for creating accessible data science educational initiatives nationwide.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
随着计算机变得更快、更便宜,每天都会产生大量数据。数据科学家接受过培训,可以分析这些信息,并将结果应用于科学研究、工程挑战、商业决策和其他改善社会的努力。 2019 年至 2020 年间,对数据科学家的需求增加了 28%,美国劳工统计局估计,到 2026 年将创造 1150 万个数据科学工作岗位。该项目将通过向更多元化的人提供数据科学教育来帮助满足这一需求。 STEM(科学、技术、工程、数学)学生群体。该项目还将开发灵活的课程材料,可用于将专门的数据科学课程添加到其他机构的本科课程中,从斯佩尔曼学院开始,并寻求将其扩展到亚特兰大大学中心及其他机构。 通过协同努力,斯佩尔曼学院、亚特兰大大学中心数据科学计划和密歇根州立大学 (MSU) 寻求通过联合伙伴关系解决可访问性问题,重点是创建途径,促进跨 STEM(科学、技术、工程)的数据科学教育,数学)学科。 首先,拟议的合作伙伴关系旨在建立3+2 BS+MS项目(BS-理学学士,MS-理学硕士)。这个 3+2 项目将允许学生在斯佩尔曼完成 STEM 领域(例如数学、物理、生物学)学士学位,并在密歇根州立大学完成数据科学硕士学位,同时还为感兴趣的学生提供坚实的基础和清晰的发展轨迹。获得博士学位。其次,此次合作旨在在 Spelman 开设数据科学辅修课程,针对 STEM 领域的学生。在创建这个辅修课程时,我们将利用密歇根州立大学已经完成的数据科学项目创建工作以及斯佩尔曼学院教师的专业知识来开发满足不同专业和背景的本科生需求的课程。 我们寻求创建的新教材基于创新的一个月一学分课程,该课程最初旨在培养密歇根州立大学学生的生物信息学技能。 利用这些想法并将其映射到 Spelman STEM 学生的需求上,我们寻求创建一条通向数据科学的便捷途径,以满足学生在教育旅程中的需求。 这些教育工作将为密歇根州立大学和斯佩尔曼大学的 STEM 专业学生创造途径,让他们在 STEM 的研究领域中发挥现代数据科学方法的力量。 该课程将成为在全国范围内创建无障碍数据科学教育计划的典范。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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