컴퓨팅 교육에서는 일반적인 학습 이론과 교수법 실천을 널리 적용하고 있지만, 프로그래밍과 소프트웨어 개발 방법과 같은 특정 학문 지식과 기술을 위해 특화된 교수법 실천이 오랫동안 개발되어 왔다. 최근 몇 년 동안 다양한 맥락에서 컴퓨팅 교육의 복잡한 상호작용을 설명하고자 하는 특화된 이론적 모델에 대한 관심이 크게 증가했다. 이 논문에서는 문헌에 보고된 바와 같이 컴퓨팅 교육 분야의 특화된 교수법과 이론적 모델 간의 연결고리를 탐구한다. 이를 통해 컴퓨팅 교육 연구와 실천을 풍부하게 하고자 한다.
CSforALL은 조직 성장을 위해 리더십 변화를 단행하며, 장기 전략, 운영, 재무 모델 등을 재평가하여 더욱 효과적이고 성공적인 미래를 준비하고자 한다.
컴퓨팅 전공 학생들의 정신 건강 문제가 심각하며, 이를 해결하기 위한 다양한 개입 방안이 필요하다.
대규모 컴퓨터 과학 캡스톤 코스를 효과적으로 운영하기 위해서는 학생들의 동기부여와 참여를 높이는 다양한 전략이 필요하다.
최신 AI, 기계 학습 및 NLP 기술의 발전으로 인해 대규모 데이터로 학습된 거대 언어 모델(LLM)이 개발되었습니다. 이러한 LLM은 학생들이 AI 생성 콘텐츠를 활용할 수 있게 하여 컴퓨터 과학 및 프로그래밍 교육에 영향을 미치고 있습니다. CSEPrompts는 입문 컴퓨터 과학 과제와 퀴즈를 포함하는 벤치마크 프레임워크로, 다양한 LLM의 성능을 평가하여 이러한 기술이 교육에 미치는 영향을 이해하고자 합니다.
페어 프로그래밍에서 다양한 그룹 구성에 따른 의사소통 기술의 변화를 아이트래킹 데이터 분석을 통해 제공하며, 특히 어려운 과제 수행 시 참여자들이 의사소통보다 코드 탐색에 우선순위를 두는 것으로 나타났다.
AI 기반 실시간 코드 스타일 피드백 도구를 통해 학생들의 코드 스타일 향상을 지원하고, 이를 통해 가독성, 유지보수성, 협업성 등을 높일 수 있다.
학습자들이 초보자 학생들을 교육함으로써 자신의 이해도를 입증하고 향상시킬 수 있는 새로운 평가 방식인 "교육을 통한 평가(AVT)"를 제안한다.