我早期的计算经历之一,涉及使用音乐标志编程语言来“节目”,这听起来像是贝多芬的第五个交响曲。与麻省理工学院教授合作Jeanne Bamberger.,我用音乐作为编程的背景,并询问音乐。这个过程重新塑造了我的计算意见。我来到计算机科学提供了一个分析框架,可以揭示各种人类经历中的内部结构和模式,而不仅仅是那些本身涉及计算机的人。这种经历导致了我的职业生涯作为学习科学家。
最近,我有机会使用音乐作为中小学生在纽约市兴奋的中学生兴奋。我为一个开发的多机构团队提供的咨询角色,该团队开发了Beats帝国 - 学生管理艺术家崛起的游戏,以胜利和财富。为了帮助他们的艺术家,学生必须展示他们正在学习使用数据来分析音乐行业趋势的东西。因此,游戏都参与了学生,可以让教师对学生知道并且可以做的感觉。游戏可免费提供https://info.beatsempire.org/
在这里,我将分享关于音乐的一般思考作为学习计算的背景。
学生今天与音乐行业有丰富和复杂的经历。这不仅倾听音乐。学生还讨论艺术家如何使用社交媒体。他们讨论流媒体服务以及这些推荐的音乐。他们考虑歌曲和歌词的主题。他们考虑谁听音乐在哪里以及在哪些设备上。这种在计算平台上的丰富的音乐遇到音乐可以为学生落后于幕后的学习机会,了解计算如何影响我们的音乐体验。
Indeed, in interviewing music industry experts, we found that experts could easily and cogently explain to students how data is being used to shape artist’s music and careers — and why data science in the music industry can be a great career for women and people of color. For example, see the interview "访问图表,“我访问了一家专门为艺术家和他们的经理创建分析仪表板的公司。Chartmetric愿意解释他们所做的以及为什么他们喜欢他们的工作到中学生。
作为一名学习研究人员,我一直参与许多试图让学生有现实数据的项目。不幸的是,作为教育工作者,我们经常出现“真实”的背景,这并不是学生通常会做的。在数学中,我知道我已经创建了一个“管理一支足球队”单元,学生看过关于快速团队成员如何运行破折号的数据。
我学到的一件事是在游戏上下文中,可以模拟数据收集不是“为学生”分配“的角色,但他们从他们关心的目的开始 - 帮助艺术家的职业生涯。在节拍帝国,学生有时只是为他们的艺术家发出自发决策。例如,他们可以根据他们的直觉推荐一首艺术家歌曲的情绪或主题。但他们也可以在游戏中收集数据,例如有关情绪和主题的趋势。他们通过游戏中的地图研究特定社区中的流行。该游戏设置为使得注意数据和趋势可以大大增加玩家艺术家的成功。这创造了与数据更像真实世界的数据的关系;数据不是特定数学概念或科学原则的上下文,而是作为一个更好的工具,以便在您关心的内容 - 在这种情况下,音乐。这对学生来说可能是令人兴奋的。
在数学或科学类别中也非常常见,以循环一次只使用一次数据。在一个科学实验室中,您收集数据,分析它,报告,您完成。在这种情况下,收集,储存,分析和解释过程之间的一致性通常仅在课程设计师或教师的眼中 - 谁确保循环的阶段合适。但学生也需要学习这个。
因此,学生可以看到如何采用单独的收集,存储,分析和解释数据的过程。如果您想确实分析特定类型的趋势,那么以适当的方式收集和存储数据是重要的。游戏上下文可以创建一种情况,其中通过进程迭代循环快速,对游戏播放至关重要。学生可以开始将他们选择的分析类型连接到他们可以在游戏中采取的行动。同样,他们可以决定如何根据他们想要回答的问题收集数据。如何在如何迭代完善数据与整体目的或主动之间的关系中了解到重要的教训。
总的来说,学习科学的领域认识到,学习不是一种特殊的经验,只能在指定的教育环境中发生。人们总是在学习。经常,我们开始思考学生没有学习,然后我们试图创造一个人工体验,所以他们会学习。但它也可以采取许多学生每天享受学习的背景 - 像音乐,运动,食物或时尚一样 - 并考虑如何深化学习这种经历。一条路径是通过分层富有的计算经验,进入学生已经有动力学习的背景。游戏可以在学生学习和增强机会之间提供一座桥梁,这些机会将导致迈向计算的职业生涯。
该材料基于国家科学基金会在批准号1742011和1741956下支持的工作基础。本材料中表达的任何意见,调查结果和结论或建议是提交人的意见,也不一定反映了这一目标国家科学基金会
杰里米罗斯谢尔是数字承诺学习科学研究的执行董事,也是学习科学的国际社会研究员。
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