Collaborative Learning Methods for an Introductory Computer Programming Course
计算机编程入门课程的协作学习方法
基本信息
- 批准号:0127534
- 负责人:
- 金额:$ 7.46万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2002
- 资助国家:美国
- 起止时间:2002-01-01 至 2004-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Computer Science (31)This project is developing a more effective way of teaching the high dropout introductoryprogramming course by using a set of group-based cooperative learning exercises in conjunction with the lecture approach. A major goal is to maximize use of faculty resources by incorporating teaching assistants into the process.Cooperative learning is a well known pedagogy for improving student retention and success. However, it is relatively unused in computer science and this project will provide an instructor's manual and group exercises to help computer science faculty move towards using cooperative learning.
计算机科学 (31) 该项目正在开发一种更有效的方式来教授高中生编程入门课程,方法是使用一组基于小组的合作学习练习并结合讲座方法。主要目标是通过将助教纳入这一过程来最大限度地利用教师资源。合作学习是一种众所周知的提高学生保留率和成功率的教学法。然而,它在计算机科学中相对未使用,该项目将提供教师手册和小组练习,以帮助计算机科学教师转向使用合作学习。
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)
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Leland Beck其他文献
Leland Beck的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Leland Beck', 18)}}的其他基金
Assessing Student Learning in an Introductory Computer Science Course: Predictors of Success in Subsequent Computer Science Courses
评估学生在计算机科学入门课程中的学习:后续计算机科学课程成功的预测因素
- 批准号:
1820794 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 7.46万 - 项目类别:
Standard Grant
Cooperative Learning for Computer Organization and Assembly Language: Curriculum Development and Instructor Training Materials
计算机组织和汇编语言的合作学习:课程开发和教师培训材料
- 批准号:
1140614 - 财政年份:2012
- 资助金额:
$ 7.46万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: Type 1: CE 21: Computing Principles for All Students' Success (ComPASS)
协作研究:类型 1:CE 21:所有学生成功的计算原理 (ComPASS)
- 批准号:
1138492 - 财政年份:2011
- 资助金额:
$ 7.46万 - 项目类别:
Standard Grant
Cooperative Learning Methods for Java-Based CS1 Courses
基于Java的CS1课程的合作学习方法
- 批准号:
0442121 - 财政年份:2005
- 资助金额:
$ 7.46万 - 项目类别:
Standard Grant
Data-Dependent Techniques For Statistical Database Security
统计数据库安全的数据依赖技术
- 批准号:
8202600 - 财政年份:1982
- 资助金额:
$ 7.46万 - 项目类别:
Standard Grant
Distribution-Dependent Dynamic Storage Allocation Techniques
与分布相关的动态存储分配技术
- 批准号:
8019973 - 财政年份:1981
- 资助金额:
$ 7.46万 - 项目类别:
Standard Grant
相似国自然基金
Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
- 批准号:
- 批准年份:2024
- 资助金额:万元
- 项目类别:合作创新研究团队
Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
- 批准号:n/a
- 批准年份:2022
- 资助金额:10.0 万元
- 项目类别:省市级项目
煤矿安全人机混合群智感知任务的约束动态多目标Q-learning进化分配
- 批准号:
- 批准年份:2022
- 资助金额:30 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
基于领弹失效考量的智能弹药编队短时在线Q-learning协同控制机理
- 批准号:62003314
- 批准年份:2020
- 资助金额:24.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
集成上下文张量分解的e-learning资源推荐方法研究
- 批准号:61902016
- 批准年份:2019
- 资助金额:24.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
具有时序迁移能力的Spiking-Transfer learning (脉冲-迁移学习)方法研究
- 批准号:61806040
- 批准年份:2018
- 资助金额:20.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
基于Deep-learning的三江源区冰川监测动态识别技术研究
- 批准号:51769027
- 批准年份:2017
- 资助金额:38.0 万元
- 项目类别:地区科学基金项目
具有时序处理能力的Spiking-Deep Learning(脉冲深度学习)方法研究
- 批准号:61573081
- 批准年份:2015
- 资助金额:64.0 万元
- 项目类别:面上项目
基于有向超图的大型个性化e-learning学习过程模型的自动生成与优化
- 批准号:61572533
- 批准年份:2015
- 资助金额:66.0 万元
- 项目类别:面上项目
E-Learning中学习者情感补偿方法的研究
- 批准号:61402392
- 批准年份:2014
- 资助金额:26.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
相似海外基金
Collaborative Research: Bayesian Residual Learning and Random Recursive Partitioning Methods for Gaussian Process Modeling
合作研究:高斯过程建模的贝叶斯残差学习和随机递归划分方法
- 批准号:
2348163 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 7.46万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: IMR: MM-1A: Functional Data Analysis-aided Learning Methods for Robust Wireless Measurements
合作研究:IMR:MM-1A:用于稳健无线测量的功能数据分析辅助学习方法
- 批准号:
2319342 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 7.46万 - 项目类别:
Continuing Grant
Collaborative Research: New Theory and Methods for High-Dimensional Multi-Task and Transfer Learning Inference
合作研究:高维多任务和迁移学习推理的新理论和新方法
- 批准号:
2324490 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 7.46万 - 项目类别:
Continuing Grant
Collaborative Research: New Theory and Methods for High-Dimensional Multi-Task and Transfer Learning Inference
合作研究:高维多任务和迁移学习推理的新理论和新方法
- 批准号:
2324489 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 7.46万 - 项目类别:
Continuing Grant
Collaborative Research: Breaking the 1D barrier in radiative transfer: Fast, low-memory numerical methods for enabling inverse problems and machine learning emulators
合作研究:打破辐射传输中的一维障碍:用于实现逆问题和机器学习模拟器的快速、低内存数值方法
- 批准号:
2324369 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 7.46万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: Breaking the 1D barrier in radiative transfer: Fast, low-memory numerical methods for enabling inverse problems and machine learning emulators
合作研究:打破辐射传输中的一维障碍:用于实现逆问题和机器学习模拟器的快速、低内存数值方法
- 批准号:
2324368 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 7.46万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: IMR: MM-1A: Functional Data Analysis-aided Learning Methods for Robust Wireless Measurements
合作研究:IMR:MM-1A:用于稳健无线测量的功能数据分析辅助学习方法
- 批准号:
2319343 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 7.46万 - 项目类别:
Continuing Grant
Collaborative Research: Randomization Based Machine Learning Methods in a Bayesian Model Setting for Data From a Complex Survey or Census
协作研究:针对复杂调查或人口普查数据的贝叶斯模型设置中基于随机化的机器学习方法
- 批准号:
2215169 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 7.46万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: Randomization Based Machine Learning Methods in a Bayesian Model Setting for Data From a Complex Survey or Census
协作研究:针对复杂调查或人口普查数据的贝叶斯模型设置中基于随机化的机器学习方法
- 批准号:
2215168 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 7.46万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: Bayesian Residual Learning and Random Recursive Partitioning Methods for Gaussian Process Modeling
合作研究:高斯过程建模的贝叶斯残差学习和随机递归划分方法
- 批准号:
2152999 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 7.46万 - 项目类别:
Standard Grant