Temporality in Data Science Education: Early Results from a Grounded Theory Study of an NSF-Funded CyberTraining Workshop
Temporality in Data Science Education: Early Results from a Grounded Theory Study of an NSF-Funded CyberTraining Workshop
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数据科学教育中的临时性：美国国家科学基金会资助的网络培训研讨会的扎根理论研究的早期结果
DOI：
10.1007/978-3-030-43687-2_43
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Sutherland, Will
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hauser, Elliott;Sutherland, Will
人们对数据科学的兴趣正在爆炸式增长，尤其是在研究生教育的背景下。在这项研究中，我们介绍了一项正在进行的定性研究的初步结果，该研究是在美国的一所iSchool举办的、专注于跨学科网络基础设施的NSF资助的研究生数据科学教育研讨会。研讨会课程的复杂性、参与者和讲师不同的学科背景以及所使用的技术工具特别适合定性方法，这种方法可以从丰富的观察、人种学和跟踪数据中综合所有这些方面，作为作者在赠款定性评估团队中的一部分。讲习班成功地使参与者能够从事可重复的计算科学，部分原因是成功的文化适应过程，参与者在其中理解、改变和制定了新的规范。与此同时，我们观察到数据科学教学的潜在挑战，这是由于将技术修辞上的框架定为不可避免的新技术。这种语言反映了一项成功的拨款提案的语言，往往掩盖了预成型计算科学所需的命令行技术深深嵌入的和偶然的历史，其中许多已有数十年的历史。最后，我们描述了我们正在进行的工作，来自这个数据和未来数据的未来理论抽样计划，以及我们的发现可以为研究生数据科学课程开发和教育学提供的贡献。
Interest in data science, especially within the context of graduate education, is exploding. In this study we present initial results from an ongoing qualitative study of an interdisciplinary cyberinfrastructure-focused NSF-funded graduate data science education workshop hosted at an iSchool in the US. The complexity of the workshop curriculum, the participants’ and instructors’ disparate disciplinary backgrounds, and the technical tools employed are particularly suited to qualitative methods which can synthesize all of these aspects from rich observational, ethnographic, and trace data collected as part of the authors’ role on the grant’s qualitative evaluation team. The success of the workshop in equipping participants to do reproducible computational science was in part due to the successful acculturation process, whereby participants comprehended, altered, and enacted new norms amongst themselves. At the same time, we observed potential challenges for data science instruction resulting from the rhetorical framing of the technologies as inescapably new. This language, which mirrors that of a successful grant proposal, tends to obscure the deeply embedded and contingent history of the command-line technologies required to preform computational science, many of which are decades old. We conclude by describing our ongoing work, future theoretical sampling plans from this and future data, and the contributions that our findings can provide to graduate data science curriculum development and pedagogy.
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