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Exploring Computer Literacy Variance: Insights from an Introductory Statistical Programming Class
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AI
DOI：10.1080/26939169.2025.2584772.png)
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摘要
En 中文
在高校教授入门级统计编程时，教育者可能会想知道他们是否是唯一面临花费宝贵时间解释计算机基础知识（如文件管理）这一挑战的人。为更好地了解学生的知识差距，我们调查了在德国顶尖大学选修入门统计编程课程的大学生之间计算机素养水平的差异。我们在三年间对大学生进行了调查，并分析了结果，同时在一般人群调查中纳入了类似问题，以识别设备使用、计算机熟练度和计算思维方面的差距。我们改进了现有的计算机素养评估工具，并使其可供重用。我们的发现揭示了并讨论了在学生不同专业、不同中学教育背景以及日益增长的移动设备依赖的背景下，基础计算机技能的异质性。
Keyword:
Data science education
Learning R
Statistical programming
University
期刊
J
IF:
1.6
论文数:
23
被引数:
0
机构
引用论文
Uhanova, M., Prokofyeva, N., Katalnikova, S., Zavjalova, O., & Ziborova, V. (2023). The influence of prior knowledge and additional courses on the academic performance of students in the introductory programming course CS1. Procedia Computer Science, 225, 1397–1406. [Google Scholar] [CrossRef]Uhanova, M., Prokofyeva, N., Katalnikova, S., Zavjalova, O., & Ziborova, V. (2023)。先前知识和额外课程对CS1入门编程课程学生学业成绩的影响。Procedia Computer Science, 225, 1397–1406。 [Google Scholar] [CrossRef].png)
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