[논문 리뷰] Tools and Recommendations for Reproducible Teaching

Mine Dogucu, Mine Çetinkaya-Rundel|arXiv (Cornell University)|2022. 02. 19.

Scientific Computing and Data Management참고 문헌 19인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 계산적 재현 가능성, 철저한 문서화, 교육 자료의 개방적 공유를 중심으로 한 재현 가능한 교육 프레임워크를 제안한다. 데이터 과학 및 통계 교육자들이 R, RMarkdown, Git, GitHub와 같은 도구를 활용해 강의 자료를 생성하고 관리하며 공유하는 일관되고 재현 가능한 워크플로우를 채택할 것을 주장한다. 이를 통해 역할 모델링과 개방 접근 방식을 통해 강의의 지속 가능성, 협업 및 학생 학습을 향상시킬 수 있다.

ABSTRACT

It is recommended that teacher-scholars of data science adopt reproducible workflows in their research as scholars and teach reproducible workflows to their students. In this paper, we propose a third dimension to reproducibility practices and recommend that regardless of whether they teach reproducibility in their courses or not, data science instructors adopt reproducible workflows for their own teaching. We consider computational reproducibility, documentation, and openness as three pillars of reproducible teaching framework. We share tools, examples, and recommendations for the three pillars.

연구 동기 및 목표

• 데이터 과학 및 통계 교육 분야에서 강의 자료에 특화된 재현 가능성 실천의 격차를 해소하기 위해.
• 일관되고 지속 가능한 강의 워크플로우를 위한 세 가지 기둥—계산적 재현 가능성, 문서화, 개방성—으로 구성된 프레임워크를 제안하기 위해.
• 재현 가능한 교육을 전적으로 가르치지 않는 교육자들에게도 실천 가능한 도구와 권장 사항을 제공하기 위해.
• 다양한 파일, 학생 과제, 협업 기반 강의 팀을 다루는 데서 발생하는 혼란을 줄여 대규모 강의 관리에 기여하기 위해.
• 연구 및 학생 학습을 넘어서 교육적 협업과 인structor의 가시성 향상에도 재현 가능성의 이점을 확장하기 위해.

제안 방법

• 세 가지 기둥—계산적 재현 가능성, 철저한 문서화, 교육 자료의 개방적 공유—으로 구성된 프레임워크를 채택하기 위해.
• 강의 콘텐츠 작성에 R과 RMarkdown를 사용하여 코드, 데이터, 출력물이 모두 버전 관리되고 재실행 가능한지 보장하기 위해.
• 강의 리포지터리의 버전 관리를 위해 Git과 GitHub를 구현하여 변경 사항 추적과 협업을 가능하게 하기 위해.
• Tidyverse 스타일 가이드에 부합하는 일관된 파일 및 폴더 이름 규칙(예: 소문자, 하이픈으로 연결된 이름)을 적용하기 위해.
• 데이터 폴더 내에서 데이터 기원, 구조, 사전 정보를 설명하기 위해 README 파일을 사용하기 위해.
• GitHub Pages 또는 RStudio Connect를 통해 강의 웹사이트를 호스팅하고, Canvas, Gradescope, Piazza와 같은 플랫폼을 활용해 강의 제공 및 채점 기능을 재현 가능한 워크플로우에 통합하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 데이터 과학 및 통계 교육자들은 시간이 지나거나 다른 환경에서 강의 자료가 계산적으로 재현 가능하도록 어떻게 보장할 수 있는가?
• RQ2 어떤 문서화 관행이 강사 및 강의 팀이 강의 자료의 사용성과 유지보수성 향상에 기여할 수 있는가?
• RQ3 강의 자료를 개방적으로 공유함으로써 통계 및 데이터 과학 교육에서 협업과 접근성은 어떻게 향상되는가?
• RQ4 재현 가능한 교육 워크플로우는 대규모 또는 원격 강의 환경에서 강의 관리에 어떻게 기여하는가?
• RQ5 재현 가능한 실천 방식을 모델링하는 것이 학생 행동에 영향을 미치고 장기적인 최선의 실천 방식 수용에 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 재현 가능한 교육 프레임워크를 채택하면 특히 수백 명의 학생과 여러 조교가 참여하는 대규모 강의에서 강의의 지속 가능성과 관리 용이성이 크게 향상된다.
• Git과 GitHub를 활용한 버전 관리는 강사가 변경 사항을 추적하고 효과적으로 협업하며, 학기나 기관 간에 동일한 강의 자료를 재현할 수 있도록 한다.
• 일관된 파일 및 폴더 이름, 그리고 데이터 문서화를 위한 README 파일은 강의 자료의 명확성과 재사용 가능성을 높인다.
• GitHub, Open Math Notes, 또는 RStudio Education의 리포지터리와 같은 플랫폼에 공개된 강의 자료는 다른 교육자들이 재사용, 개선, 확장할 수 있어 공동체 협업을 촉진한다.
• 재현 가능한 교육 워크플로우를 채택한 강사는 가시성과 협업 가능성 향상에 기여하며, 특히 초년 기간 학술인들에게 유리하다.
• 비재현 가능성에 중점을 두지 않는 강의(예: 이론적 확률)에서도 강의 자료에 대해 재현 가능한 워크플로우를 채택함으로써 강사의 효율성 향상과 장기적인 강의 유지보수를 지원할 수 있다.