[論文レビュー] Teaching the Foundations of Data Science: An Interdisciplinary Approach

Daniel Adomako Asamoah, Derek Doran+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 14, 2015

Big Data and Business Intelligence参考文献 19被引用数 15

ひとこと要約

本論文は、ライトウッド州立大学のマネジメントインフォメーションシステム（MIS）およびコンピュータサイエンス（CS）の教員が共同で開講した、学際的でデータサイエンスに特化した教育課程を提示する。本課程は、両分野の視点を統合し、基礎的なデータサイエンスの概念を教えることを目的としている。本課程は、多様な背景を持つ学生間での学際的協働を効果的に促進し、学生は高い満足度と測定可能な学習成果を報告した。

ABSTRACT

The astronomical growth of data has necessitated the need for educating well-qualified data scientists to derive deep insights from large and complex data sets generated by organizations. In this paper, we present our interdisciplinary approach and experiences in teaching a Data Science course, the first of its kind offered at the Wright State University. Two faculty members from the Management Information Systems (MIS) and Computer Science (CS) departments designed and co-taught the course with perspectives from their previous research and teaching experiences. Students in the class had mix backgrounds with mainly MIS and CS majors. Students' learning outcomes and post course survey responses suggested that the course delivered a broad overview of data science as desired, and that students worked synergistically with those of different majors in collaborative lab assignments and in a semester long project. The interdisciplinary pedagogy helped build collaboration and create satisfaction among learners.

研究の動機と目的

• 熟練したデータサイエンティストの需要が高まる中、基礎的なデータサイエンスカリキュラムの開発に寄与すること。
• 1つの教育課程においてマネジメントインフォメーションシステム（MIS）とコンピュータサイエンス（CS）の視点を統合すること。
• 多様な専攻背景を持つ教室環境における学生の学習成果と協働の有効性を評価すること。
• 学際的教育法が学生の満足度とプロジェクト成果に与える影響を評価すること。

提案手法

• MISおよびCS部門の教員が共同で授業を担当し、それぞれの研究および教育経験を活用した。
• MISおよびCSの専攻学生が同時に受講し、学際的協働を促進した。
• カリキュラムには、共同での実験課題と学期を通じたチームプロジェクトが含まれ、実際のデータサイエンスのワークフローを模擬した。
• 学習成果は、授業終了後のアンケートとプロジェクト評価を通じて評価された。
• 授業構造は、実践的でチームベースの学習を重視し、実務的なデータサイエンススキルの習得を目的とした。
• 学生からのフィードバックはアンケートを通じて収集され、満足度と自己認識された学習の向上を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なる学術的背景を持つ学生に対して、学際的アプローチが基礎的なデータサイエンスを教える際にどの程度効果的であるか。
• RQ2 異なる専攻の学生が、チームベースのデータサイエンスプロジェクトにおいて、どの程度効果的に協働できるか。
• RQ3 学際的教育課程における学生の学習成果と満足度は、それぞれどのようなものか。
• RQ4 MISとCSの視点を統合することで、学生がデータサイエンスの基礎をどの程度深く理解できるようになるか。

主な発見

• 学生は、データサイエンスの概念について広範な理解を示しており、教育的目標が達成されたと示唆された。
• 協働型の実験課題と学期通しのプロジェクトが、MISおよびCS専攻の学生間での効果的なチームワークを促進した。
• 授業終了後のアンケート結果から、学際的教育法に対する学生の満足度が非常に高いことが示された。
• 本課程は、多様な学術的背景を持つ学生の協働スキルを構築し、学習成果を向上させることに成功した。
• 学生は、MISとCSの視点の統合が、実世界のデータサイエンス応用を理解する上で価値があると認識した。
• 学際的教育法は、肯定的な学習体験をもたらし、データサイエンスの主題に対する関与度を向上させた。