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| * Artigos: | * Artigos: |
| * Computing with CORGIS: Diverse, Real-world Datasets for Introductory Computing: 10.1145/3017680.3017708 | * Computing with CORGIS: Diverse, Real-world Datasets for Introductory Computing: 10.1145/3017680.3017708 |
| * Position paper: From interest to usefulness with {BlockPy}, a block-based, educational environment: 10.1109/BLOCKS.2015.7369009 | * Position paper: From interest to usefulness with BlockPy, a block-based, educational environment: 10.1109/BLOCKS.2015.7369009 |
| * Motivating Introductory Students with Pedagogical Datasets | * Motivating Introductory Students with Pedagogical Datasets |
| * O Projeto CORGIS (https://corgis-edu.github.io/corgis/) propõe a utilização de conjuntos de dados próximos da realidade profissional/curso de cada estudante. Os passos envolve a análise exploratória dos dados, com auxílio de mecanismos de visualização. No passo seguinte, são realizadas práticas com os conjuntos de dados, de forma com que os estudantes entendam funcionam as bibliotecas do CORGIS e o uso dos dados. A seguir, os estudantes criam um documento sobre o conjunto de dados, com diagramas que representam a estrutura: hierarquia dos dados, tipos de dados. Finalmente, os estudantes formulam questões sobre os dados e criam programas para responder tais questões. | * O Projeto CORGIS (https://corgis-edu.github.io/corgis/) propõe a utilização de conjuntos de dados próximos da realidade profissional/curso de cada estudante, empregando a teoria de aprendizado contextualizado (situated learning) e MUSIC (uma teoria sobre motiviação de estudantes universitários). Os passos envolvem a análise exploratória dos dados, com auxílio de mecanismos de visualização. No passo seguinte, são realizadas práticas com os conjuntos de dados, de forma com que os estudantes entendam funcionam as bibliotecas do CORGIS e o uso dos dados. A seguir, os estudantes criam um documento sobre o conjunto de dados, com diagramas que representam a estrutura: hierarquia dos dados, tipos de dados. Finalmente, os estudantes formulam questões sobre os dados e criam programas para responder tais questões. |
| | * Além da abordagem baseada em ciência de dados, o BlockPy é uma contribuição muito útil, permitindo o codesenvolvimento de programas usando programação em bloco e em Python. Vale a pena olhar novamente ele com mais atenção: https://www.blockpy.com/ ou https://think.cs.vt.edu/blockpy/ |
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