Using the One Minute Paper to Gain Insight into Potential Threshold Concepts in Artificial Intelligence Courses
Using the One Minute Paper to Gain Insight into Potential Threshold Concepts in Artificial Intelligence Courses
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使用一分钟论文深入了解人工智能课程中的潜在阈值概念
DOI：
10.1145/3437914.3437974
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Allen B
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Allen B
人工智能（AI）的兴趣和这些课程的普及在过去几年中有所增加，因此高等教育（HE）机构现在正在提供这些领域的课程。然而，目前缺乏与教学这一复杂主题领域的最佳实践相关的研究，其中包括计算和数学知识。本文概述了一项初步研究，该研究旨在通过使用一分钟论文技术与目前正在学习AI的学生一起确定该领域内的阈值概念。我们的研究结果确定了一些特定的模型，学生发现麻烦，包括支持向量机，递归神经网络和多层感知器。结果表明，与深度学习相关的主题对于学生来说更加复杂，学生可能需要更深入的指导和替代支持机制。需要进一步调查，以确定与人工智能相关的课程内容的异质性，以及其他高等教育机构的额外研究，以收集更多关于潜在阈值概念和最佳教学方法的数据。
Interest in Artificial Intelligence (AI) and the popularity of such courses has increased over the past few years, as a consequence higher education (HE) institutions are now offering courses in such fields. However, there is a current lack of research relating to best practice for teaching this complex topic area which encompasses both computing and mathematics knowledge. This paper outlines an initial study that set out to determine the threshold concepts within this domain through use of the One Minute Paper technique with students currently studying AI. Our results identified a number of specific models which students found troublesome including the support vector machine, recurrent neural network and the multilayer perceptron. The results indicated that topics related to deep learning were more complex for the students to fully comprehend and students may require greater in-depth tuition and alternative support mechanisms in this area in particular. Further investigation is needed to determine the heterogeneity of content delivered on courses relating to AI as well as additional studies at other HE institutions to gather more data on potential threshold concepts and the best methods to teach them.
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