The impact of exploring computer science in Wisconsin: where disadvantage is an advantage
The impact of exploring computer science in Wisconsin: where disadvantage is an advantage
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在威斯康星州探索计算机科学的影响：劣势即优势
DOI：
10.1145/3197091.3197140
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Brylow, Dennis
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bort, Heather;Guha, Shion;Brylow, Dennis
由于各种原因，评估区域或全州范围内的干预措施对中小学（K-12）计算机科学（CS）教育的影响是困难的。定性调查数据只能提供有限的影响，但众所周知，从大量教室、学校或地方教育当局大规模获得定量数据是非常困难的。在本文中，我们使用了几个公开的数据源，以收集见解公立高中CS招生在整个美国的状态。课程注册与NCES课程代码和地方描述符，学校级的人口统计数据，和学校的地理出勤边界可以结合起来，突出CS产品的持续和蓬勃发展，CS注册如何随时间变化，以及全州干预的最终量化影响。我们提出了一个更合适的水平，这些类型的定量研究的数据汇总比已经在以前的工作中进行，同时展示了上下文聚合过程的重要性。我们的不同影响分析的结果首次量化了全州范围内探索计算机科学（ECS）计划对整个地区经济团体的影响。我们的分析蓝图可以作为一个模板来指导和评估大规模的K-12 CS干预措施，其中详细的项目评估方法无法扩展到涵盖整个研究领域，特别是在属性异质性是一个重要问题的情况下。
Assessing the impact of regional or statewide interventions in primary and secondary school (K-12) computer science (CS) education is difficult for a variety of reasons. Qualitative survey data provide only a limited view of impacts, but quantitative data can be notoriously difficult to acquire at scale from large numbers of classrooms, schools, or local educational authorities. In this paper, we use several publicly available data sources to glean insights into public high school CS enrollments across an entire U.S. state. Course enrollments with NCES course codes and local descriptors, school-level demographic data, and school geographic attendance boundaries can be combined to highlight where CS offerings persist and thrive, how CS enrollments change over time, and the ultimate quantitative impact of a statewide intervention. We propose a more appropriate level of data aggregation for these types of quantitative studies than has been undertaken in previous work while demonstrating the importance of a contextual aggregation process. The results of our disparate impact analysis for the first time quantify the impact of a statewide Exploring Computer Science (ECS) program rollout on economic groups across the region. Our blueprint for this analysis can serve as a template to guide and assess large-scale K-12 CS interventions wherever detailed project evaluation methods cannot scale to encompass the entire study area, especially in cases where attribute heterogeneity is a significant issue.
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