理解与改善教育中的社会因素：一种计算社会科学方法
计算机与社会
2023-01-16 v1
摘要
过去十年，教育相关数据集可用性的激增使新的计算教育研究成为可能。这类工作大多研究了在线学习者的数字痕迹，以更好地理解和优化他们的认知学习过程。然而，数字平台上的认知学习并不等同于教育。相反，教育是一个本质上具有社会性、文化性、经济性和政治性的过程，体现在物理空间中，而教育成果受到许多先于并塑造认知学习过程的因素影响。其中许多是社会因素，如儿童与学校（包括教师、辅导员和榜样）、父母和家庭以及他们居住的更广泛社区的联系。在本文中，我们简要讨论了近期通过大规模数字平台进行的学习研究，但主要关注那些探索教育社会学方面的研究。我们相信，计算社会科学家可以创造性地推进这一新兴研究前沿——并在此过程中，帮助促进更公平的教育和生活成果。
引用
@article{arxiv.2301.05619,
title = {Understanding and improving social factors in education: a computational social science approach},
author = {Nabeel Gillani and Rebecca Eynon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.05619},
year = {2023}
}
备注
In: T. Yasseri (Ed.), Handbook of Computational Social Science. Edward Elgar Publishing Ltd. (Forthcoming, 2023)