本科物理教育中的数据科学教育:来自实践共同体的经验
物理教育
2024-06-18 v2 机器学习
数据分析、统计与概率
摘要
物理教育工作者培养学生有效处理数据的能力正变得越来越重要。然而,许多教育工作者可能缺乏数据科学方面的必要培训和专业知识来教授这些技能。为了弥补这一差距,我们创建了数据科学教育实践共同体(DSECOP),将来自不同机构和背景的研究生和物理教育工作者聚集在一起,分享将数据科学融入本科物理教育的最佳实践和经验教训。在本文中,我们介绍了该实践共同体的见解和经验,重点强调了将数据科学融入基础物理课程的关键策略和挑战。我们的目标是为寻求将数据科学融入其教学的教育工作者提供指导和启发,帮助下一代物理学家为数据驱动的世界做好准备。
引用
@article{arxiv.2403.00961,
title = {Data Science Education in Undergraduate Physics: Lessons Learned from a Community of Practice},
author = {Karan Shah and Julie Butler and Alexis Knaub and Anıl Zenginoğlu and William Ratcliff and Mohammad Soltanieh-ha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.00961},
year = {2024}
}
备注
21 pages, 4 figures, 2 tables. The associated GItHub repository can be found at https://github.com/GDS-Education-Community-of-Practice/DSECOP