AI Literacy, Safety Awareness, and STEM Career Aspirations of Australian Secondary Students: Evaluating the Impact of Workshop Interventions
University of New South Wales, Sydney（新南威尔士大学悉尼分校）
本研究评估了工作坊干预对澳大利亚中学生AI素养、安全意识和STEM职业兴趣的影响，发现干预提升了学生对AI的认知和兴趣，但需持续干预以影响长期职业抱负。
2026-01-30 cs.AI cs.CY
Assessment Design in the GenAI Era: The X1-X2-X3 Assessment Pattern for Testing Students' AI Literacy, Learning Outcomes, and Reflection
Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学）
本文针对GenAI对在线评估的挑战，提出可复用的X1-X2-X3评估模式，用于测试学生AI素养等，为教师适配GenAI时代评估提供实践指导。
2026-08-14 cs.AI cs.CY
Gender Differences in AI Literacy Workshop Outcomes and Deepfake Engagement
University of New South Wales（新南威尔士大学）
本研究通过统计回归分析澳大利亚中学生AI素养工作坊前后数据，发现男性在STEM职业兴趣上显著更高，女性更常使用AI工具，且工作坊后女性在AI知识和职业兴趣上提升更大，部分缩小了性别差距。
2026-06-16 cs.AI cs.CY
Digital Literacy and Reading Habits of The DMI-St. Eugene University Students
数字素养是使用数字技术寻找、评估、消费和生成信息的技能。本研究试图了解大学生的数位阅读习惯与技巧。它还提供了学生最喜欢的阅读材料的一瞥，包括物理和数字来源。我们调查了赞比亚DMI-St. Eugene大学的计算机科学学士和BE学生。该工具是通过WhatsApp分发的结构化问卷。研究结果显示，大多数学生完全了解数字化工具以及如何使用它们，但缺乏建立网站和投资组合的技能。在115名学生中，所有人都同意他们使用计算机进行学习。使用数字环境，一般来说，他们使用万维网搜索信息。此外，大多数学生有中等的数字应用技能，尽管他们喜欢阅读电子书。结果表明，学生的性别和教育水平与他们的数字素养有统计学上的显着联系，而年龄并不是统计学上相关的预测因素。调查结果显示，在教育方面，尤其是阅读方面，学生或读者的首要任务是电子资源;印刷书籍的偏好有所减少。
2022-10-29 cs.CY
From School AI Readiness to Student AI Literacy: A National Multilevel Mediation Analysis of Institutional Capacity and Teacher Capability
School of Education, Tsinghua University（清华大学教育研究院）；Faculty of Information Technology, Monash University（蒙纳士大学信息技术学院）；School of Public Health and Preventive Medicine, Monash University（蒙纳士大学公共卫生与预防医学院）；Yunnan Chinese Language and Culture College, Yunnan Normal University（云南师范大学云南语言文化学院）
本文通过多层级中介分析，探讨学校人工智能准备度如何通过教师能力影响学生人工智能素养，揭示机构能力与教师能力的中介作用。
2026-03-20 cs.CY
The Impact of Student Writing Assessment Literacy on Psychological Factors: An Ordinal Logistic Regression Analysis
本研究通过有序逻辑回归分析103名中国本科EFL学生的数据，发现学生写作评估素养（SWAL）与写作自我效能感、成就动机呈正相关，与写作焦虑呈负相关，为L2写作教学整合SWAL培训提供了实证依据。
2025-01-03 cs.CY
Teaching Tech to Talk: K-12 Conversational Artificial Intelligence Literacy Curriculum and Development Tools
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
随着孩子们每天与智能扬声器，智能手机甚至智能微波炉交谈，教育学生了解这些代理商如何工作从潜在机制到社会影响越来越重要。研究人员正在开发工具和课程，向K-12学生广泛传授人工智能（AI）;然而，很少有研究评估这些工具对AI特定学习成果的影响，更少有研究涉及学生学习基于AI的会话代理。我们评估我们的对话代理接口的麻省理工学院应用程序发明家和研讨会课程方面的八个人工智能能力的文献。此外，我们分析了教师（n=9）和学生（n=47）的反馈，从车间的接口，并建议未来的工作利用设计考虑从文献中优化参与，与教师合作，并解决了一系列的学生能力，通过速度和扩展的机会。我们发现，学生们在人工智能伦理和学习的概念上挣扎最多，并建议在教学时强调这些主题。附录，包括演示视频，可以在这里找到：https://gist.github.com/jessvb/1cd959e32415a6ad4389761c49b54bbf
2020-09-11 cs.AI cs.CY
AISCliteracy: Assessing Artificial Intelligence and Cybersecurity Literacy Levels and Learning Needs of Students
本研究评估了尼泊尔Chitwan地区9至12年级学生的AI与网络安全素养水平及学习需求，通过调查分析为当地教育项目开发提供建议，并探讨了相关教育的促成因素与障碍。
2025-06-29 cs.CR cs.CY
Digital Literacy and Reading Habits of the Central University of Tamil Nadu Students: A Survey Study
本研究旨在了解大学生的数位阅读习惯及其相关技能。它还可以查看学生首选的阅读来源，无论是物理资源还是数字资源。在这项研究中，我们对印度泰米尔纳德邦中央大学的学生和研究学者进行了调查研究。该工具是一个结构化的调查问卷，以各种方式分发。结果发现，大部分学生对数字化工具和使用方法有一定的了解，大部分学生的数字素养水平较高，但他们的数字素养水平较高，尽管他们最喜欢阅读纸质书籍。研究结果表明，无论技术设备的开发和学生也增长了他们的技术知识。结果发现，在教育尤其是阅读方面，学生或读者的第一需求是印刷资源，其次是数字图书。
2022-10-14 cs.CY cs.DL cs.IR
PDPL Metric: Validating a Scale to Measure Personal Data Privacy Literacy Among University Students
本研究提出并验证了PDPL量表，用于测量大学生个人数据隐私素养，涵盖六个关键隐私构念，并为高等教育领域提供评估框架。
2026-01-02 cs.CY
Mapping Students' AI Literacy Framing and Learning through Reflective Journals
本研究通过六周反思日志分析本科技术类学生的AI素养学习，发现学生具备AI意识但存在深层专业发展的矛盾情感，并呈现伦理关切与知识中介角色，为教学改进提供启示。
2025-08-20 cs.CY
A Policy Report Evaluating the National Assessment Program for Literacy and Numeracy (Naplan) Reform in Australia: The Impacts of High Stakes Assessment on Students
本报告评估了澳大利亚NAPLAN改革因高风险标准化测试带来的挑战，并提出向在线测试过渡等建议，旨在平衡标准化测试与教育追求，构建公平包容的教育环境。
2024-09-26 cs.CY
Teaching Students to Question the Machine: An AI Literacy Intervention Improves Students' Regulation of LLM Use in a Science Task
INRIA research center University of Bordeaux（法国国家信息与自动化研究所波尔多研究中心）；Hector Research Institute, University of Tübingen（蒂宾根大学赫克托研究所）
本研究通过两小时的AI素养工作坊，训练中学生（8-9年级）在科学问题解决中更有效地使用大语言模型，减少盲目依赖并提高答案质量。
2026-06-19 cs.CY
AI & Data Competencies: Scaffolding holistic AI literacy in Higher Education
University of Arizona（亚利桑那大学）
本研究提出AI与数据敏锐度学习成果框架，通过多维度分级定义AI相关能力，为高等教育中平衡技术、伦理与社会文化意识的全面AI素养培养提供实施路径与方向参考。
2025-10-26 cs.AI cs.CY
ActiveAI: Introducing AI Literacy for Middle School Learners with Goal-based Scenario Learning
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
ActiveAI项目面向7-9年级学生，基于AI4K12框架和目标场景学习，结合智能代理与即时反馈，通过真实场景培养AI素养与评估AI输出的能力。
2023-08-21 cs.AI cs.CY
Trust and Reliance on AI in Education: AI Literacy and Need for Cognition as Moderators
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）；University of Florida（佛罗里达大学）
本研究通过编程问题解决实验，发现学生对AI助手的信任与适当依赖呈非线性关系，高信任导致对正确与错误建议的区分能力下降，且AI素养和认知需求显著调节这一关系。
2026-06-08 cs.AI cs.CY cs.ET
Technology, education and critical media literacy: potential, challenges, and opportunities
Euskal Herriko Unibertsitatea/Universidad del País Vasco（巴斯克大学）
本研究通过专家访谈与141名大学生调查，探讨技术对媒介教育等领域的影响，发现技术在课程中应用有限且教师培训不足，提出需构建批判性媒介素养以培养学生相关能力。
2026-08-12 cs.CY
The Illusion of Competence: Self-Perceived Digital Literacy and AI Readiness Among European Secondary Students
Instituto de Educación Secundaria Parquesol（Parquesol中学）；Moate Community School（Moate社区学校）；Instituto de Educación Secundaria José Jiménez Lozano（José Jiménez Lozano中学）；Universidad de Valladolid (UVA)（巴利亚多利德大学）
本研究通过调查243名欧洲中学生，发现自我感知的数字素养与实际技术准备度之间存在严重信心-能力鸿沟，表现为集体邓宁-克鲁格效应，并揭示了技术性别差距仅在技术导向课堂中显著，以及学生高估自身对深度伪造和算法偏见批判意识的“AI悖论”，最终提出需以主动技术创造取代被动理论教学。
2026-05-25 cs.CY
Promoting AI Competencies for Medical Students: A Scoping Review on Frameworks, Programs, and Tools
University of Florida（佛罗里达大学）
本范围综述分析了30项相关研究，发现当前医学教育在AI整合上存在临床相关性不足、重伦理轻技术等差异及挑战，据此提出包含基础、实践、实验和伦理四个维度并适配不同医学教育阶段的AI素养框架，为培养具备AI能力的医疗队伍提供路线图。
2024-07-10 cs.AI cs.CY
GenAIT: Development and Validation of an Objective Generative AI Literacy Test for High School Students
Institute of Computer Science, University of Tartu（塔尔图大学计算机科学研究所）
本研究开发并验证了面向高中生的GenAIT测试，其18道题覆盖GenAI多领域知识，经大样本验证适用于群体研究，且发现AI使用频率与概念理解负相关。
2026-10-26 cs.CY q-bio.NC
Teacher training in the age of AI: Impact on AI Literacy and Teachers' Attitudes
University of Cologne（科隆大学）
本研究通过前测-后测设计评估一项结合同步与异步形式的在线培训对德国在职教师的影响，发现该培训显著提升了教师的AI素养、使用信心及对AI的积极态度，证明结构化培训能有效促进教育中的AI应用。
2025-07-02 cs.AI cs.CY
Preparing Students for AI-Powered Materials Discovery: A Workflow-Aligned Framework for AI Literacy, Equity, and Scientific Judgment
University of South Dakota（南达科他大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Black Hills State University（黑山州立大学）
本文提出一种与工作流程对齐的AI素养框架，强调通过提升学生在材料信息学中的数据溯源、领域特定特征化等能力，促进AI在材料发现中的公平应用与科学判断。
2026-05-10 cs.CY physics.app-ph physics.ed-ph
Enhancing Student Feedback Using Predictive Models in Visual Literacy Courses
本研究利用朴素贝叶斯模型分析五年视觉素养课程同行评审数据，发现名词和谎言因子为关键特征，相比Beasley方法提供更具体的预测框架，经保留法和k折交叉验证，能有效预测并改善课程反馈。
2024-05-23 cs.CY cs.MM
Leveraging Machine Learning Techniques to Investigate Media and Information Literacy Competence in Tackling Disinformation
University of Córdoba（科尔多瓦大学）；Universidad Politécnica Metropolitana de Hidalgo（伊达尔戈州大都会理工大学）；University of Tuscia（图西亚大学）
本文通过机器学习模型评估学生媒体与信息素养能力，揭示影响因素，为教育干预提供依据。
2026-03-20 cs.AI cs.CY cs.LG
AI Literacy and LLM Engagement in Higher Education: A Cross-National Quantitative Study
本研究通过跨国调查318名大学生，发现动机信念和技术能力影响LLM参与度，美国及STEM专业学生使用更频繁，LLM虽提升学业表现但存在伦理等担忧，为高等教育LLM整合提供框架支持。
2025-07-08 cs.CY
Exploring K-12 Teachers' Perceptions of Students' Relationships with AI Companions: Boundaries, Intervention Strategies, and Design Implications
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；University of Chicago（芝加哥大学）；University of Oxford（牛津大学）；New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院）
本研究通过访谈33名美国K-12教师，探讨他们对学生与AI伴侣关系的看法，提出AI伴侣素养概念，并讨论边界、干预策略及设计启示。
2026-09-15 cs.CY cs.HC
A Brief AI Literacy Intervention Does Not Significantly Reduce Over-Reliance and Increases Under-Reliance on ChatGPT: A Randomized Study
Institute of Computer Science, University of Tartu（塔尔图大学计算机科学研究所）
本研究通过随机实验发现，简短的AI素养干预未能显著减少高中生对ChatGPT错误建议的过度依赖，反而增加了对正确建议的拒绝，表明此类干预效果有限。
2026-09-21 cs.CY q-bio.NC
Linguistic Hooks: Investigating The Role of Language Triggers in Phishing Emails Targeting African Refugees and Students
该研究针对非洲难民和移民学生等弱势群体在网络安全研究中被忽视的问题，通过开展数字素养研讨会和真实钓鱼欺骗实验，发现数字素养培训虽能提高安全意识，但难民仍因语言和技能障碍面临重大挑战，强调需培养批判性思维并呼吁政策制定纳入边缘化群体。
2025-09-15 cs.CY
AVELA -- A Vision for Engineering Literacy & Access: Understanding Why Technology Alone Is Not Enough
针对黑人和Latine群体技术获取不平等及学生参与技术意愿低的问题，提出融合文化响应课程、社区代表导师与服务学习的AVELA学生主导STEM模式，经4年实践验证后明确障碍并给出设计建议。
2024-01-29 cs.CY cs.HC
The Impact of Knowledge of the Issue of Identification and Authentication on the Information Security of Adolescents in the Virtual Space
数字扫盲背景下的信息安全是一种数字技能，能够在虚拟空间中安全和有目的地移动。受新冠肺炎疫情影响，年轻一代使用互联网的年龄限制和频率均向后推迟了一年，对年轻人信息安全的关注日益凸显。如果，以及在何种程度上，对身份识别和认证问题的了解影响了16至19岁高中生在虚拟空间中的信息安全，这篇论文的作者所提出的研究问题是，通过在决定学生行为的变量和所使用的变量之间建立相关性，来确定哪些学生行为会对他们的信息安全造成潜在的危险来检查他们在虚拟环境中的安全级别。这项研究是使用对克罗地亚共和国高中生样本的问卷调查进行的，其结果表明，一些学生的行为具有潜在的危险性，使他们容易成为网络掠夺者和攻击者的目标，这就是为什么有理由关注和需要在信息安全领域对小学和中学适龄儿童进行额外教育的原因以引入数字扫盲主题的形式。根据研究结果，可以设计一个评估影响信息素养的青少年数字素养水平的模型，也可以在儿童和青少年信息素养领域进行进一步的相关研究。
2021-10-31 cs.CY
The Essentials of AI for Life and Society: A Full-Scale AI Literacy Course Accessible to All
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
本文介绍了将AI素养课程从1学分扩展为3学分的全面课程，强调学生互动、伦理教育和实际应用，通过翻转课堂模式提升教学效果。
2025-11-30 cs.CY
Integrating Universal Generative AI Platforms in Educational Labs to Foster Critical Thinking and Digital Literacy
Borough of Manhattan Community College（曼哈顿社区学院）；The City University of New York（纽约市立大学）
本文提出将 ChatGPT 等 GenAI 平台整合进教育实验室，作为研究对象与认知工具以培养本科生批判性思维与数字素养，试点表明结合反思性评估的结构化 AI 交互能改善学习成果，并提供了可跨学科复制的模型。
2025-06-11 cs.AI cs.CY cs.LG
"From Unseen Needs to Classroom Solutions": Exploring AI Literacy Challenges & Opportunities with Project-based Learning Toolkit in K-12 Education
New York University（纽约大学）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Taiwan National Tsing Hua University（台湾国立清华大学）
本文探讨在K-12教育中整合基于项目的学习AI工具包，通过教师访谈与共同设计揭示AI素养现状、工具应用及挑战，为多元化AI课程开发提供参考。
2024-12-23 cs.AI cs.CY cs.HC
AI literacy over tool design: a mixed-methods study of scaffolded versus unrestricted generative AI in programming education
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
本研究通过混合方法试点发现，在编程教育中，脚手架式AI工具与无限制工具对学生作业表现无显著差异，学生自我管理AI使用的能力（即AI素养）比工具设计更重要，建议将AI素养作为核心技能明确教授。
2026-09-16 cs.CY
Innovative Tangible Interactive Games for Enhancing Artificial Intelligence Knowledge and Literacy in Elementary Education: A Pedagogical Framework
本文提出一个面向小学教育的教学框架，通过实体互动游戏将神经网络、机器学习等AI原理转化为角色扮演活动，以提升儿童AI素养，并为教师提供实施指导。
2025-05-31 cs.CY
AI Unplugged: Embodied Interactions for AI Literacy in Higher Education
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
本文提出一种将具身无插件活动融入大学AI入门课程的新教学方法，通过互动游戏帮助学生理解AI概念，促进概念与技术技能的结合。
2026-01-30 cs.CY
Breakable Machine: A K-12 Classroom Game for Transformative AI Literacy Through Spoofing and eXplainable AI (XAI)
本文面向10-15岁K-12学生提出基于XAI的课堂游戏“Breakable Machine”，通过欺骗图像分类器揭露其脆弱性等问题，结合XAI视图和排行榜促进协作探究，重构AI教育以培养学生的批判素养与数据能动性。
2025-08-19 cs.CY
Funhouse Mirror or Echo Chamber? A Methodological Approach to Teaching Critical AI Literacy Through Metaphors
James Cook University Singapore（新加坡詹姆斯库克大学）；Deakin University（迪肯大学）；British University Vietnam（越南英国大学）
本文通过隐喻教学方法，提出四种隐喻帮助学生理解AI特性，促进批判性AI素养教育。
2024-11-22 cs.CY
Building a Bridge between the Two Schools: Realizing a Practical Path to Include Literacy-based Skills within the STEM Curricula
TU Berlin（柏林工业大学）；University of Siegen（锡根大学）；Tallinn University of Technology（塔林理工大学）；Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学）；Universidad Carlos III de Madrid（马德里卡洛斯三世大学）；AGH University of Kraków（克拉科夫AGH科技大学）
本文提出一种将技术与艺术技能结合的教学方法，旨在提升STEM课程中的学生综合能力与参与度。
2026-01-24 cs.CY eess.SP
The Essentials of AI for Life and Society: An AI Literacy Course for the University Community
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；Good Systems（良好系统研究计划）
本研究介绍了得克萨斯大学奥斯汀分校开发的1学分AI素养研讨课，面向校内外广泛受众，经反馈验证可提升AI素养，同时总结设计挑战并推出3学分版本，为同类课程提供参考。
2025-01-13 cs.AI cs.CY
From Understanding to Creation: A Prerequisite-Free AI Literacy Course with Technical Depth Across Majors
本文介绍了一门无先修要求的AI素养课程，通过五个机制提升学生对AI系统的理解、使用、评估和构建能力，课程设计兼顾技术深度与跨专业适用性。
2026-03-19 cs.AI cs.CY
A Discipline-Agnostic AI Literacy Course for Academic Research: Architecture, Pedagogy, and Implementation
Lehigh University（利哈伊大学）
本文介绍了一门面向所有学科的AI辅助研究入门课程，通过四个模块培养严谨的AI文献综述能力，课程强调AI使用责任与属性实践，实证数据显示学生在AI幻觉检测、负责任的AI使用和AI属性实践方面显著提升。
2026-04-29 cs.CY
Four Types of LLM Reliance and Their Predictors Among Undergraduate Writers: A Mixed-Methods Study at a Minority-Serving R1 University
School of Education, University of Maryland, Baltimore County（大学教育学院，马里兰大学巴尔的摩县分校）
本研究在少数族裔服务大学通过混合方法识别出本科生的四种LLM依赖类型（策略型、工具型、对话型、依赖型），发现价值与成本信念预测依赖强度，AI素养预测依赖类型，且策略型用户在标准结果测量中得分最低。
2026-07-03 cs.AI cs.CY cs.HC
An Internet Approach for Engineering Student Exercises
介绍了一种利用因特网进行工科学生练习的方法。在这种方法中，对于给定的练习，每个学生都会收到相同的问题，但数据不同。锻炼内容可以是静态的，也可以是动态的，动态的形式可以是永恒的，也可以是实时的。该实现为学生提供即时反馈，让他们知道他们提交的答案是否正确。每个练习的学生成绩都记录在日志文件中，可供教师使用。从工程计算机安全和密码学课程的例子练习。
2012-08-09 cs.CY
Teaching Introductory Electrical Engineering Course to CS Students in a Russian University
本文介绍了俄罗斯某大学信息技术系电气工程导论课程的开发和教学经验。该部门的课程符合美国工程学校的典型计算机科学课程，但明显遗漏了类似的电气工程课程。在开发课程时，我尽我所能关注系里学生的学习偏好。我还希望在一定程度上为满足电气工程CAD软件开发人员的劳动力市场需求做出贡献。至于灵感，我被米德和康威革命的想法迷住了，尽管与我的企业间接相关。
2011-07-19 cs.CY
A Human-Centered Approach to Ethical AI Education in Underresourced Secondary Schools
Lucy Family Institute for Data & Society（露西数据与社会研究所）；University of Notre Dame（圣母大学）
本文提出一种人本主义方法，通过提供学分课程提升欠资中学学生的人工智能伦理意识，研究发现该课程提高了学生的批判性思维和学术自信，支持伦理判断作为核心学习成果。
2026-03-27 cs.CY
Design Based Teaching for Science and Engineering Students
在本文中，我们将解释一个成功的证明讲授方法完全基于系统设计。我们将以无线通讯为例，解释这一新的教学理念。
2013-06-07 cs.CY
The assertive profile of the Bulgarian students in computer science and computer engineering
本文对主张力的性质和内容提出了不同的观点。主要目的是通过分析自信的组成部分来研究保加利亚学生在计算机科学和计算机工程方面的自信概况。使用测试方法进行研究。研究发现，被试的个人特质表现力处于中等偏上水平。
2014-04-26 cs.CY
Psychological Types of Brazilian Software Engineering Students
本研究的目的是根据MBTI建立巴西软件工程学生的人格特征。这项研究还表明，软件工程领域吸引了一些类型的学生比其他类型，例如：是，Ps，IP，TP和IN显着代表在该组中，而不是E，J，EJ，TJ，EN。
2015-11-27 cs.CY cs.SE
The theoretical and methodical foundations of usage of information and communication technologies in teaching higher mathematics engineering students in universities of the United States
专著是挑出阶段的理论和方法使用信息通信技术在教学高等数学工程学生在美国，理论上接地和开发的教育模式的信息通信技术的使用，而学习高等数学在工程大学在检查阶段，主要方法适用于美国的经验使用信息通信技术在学习高等数学工程学生在乌克兰进行了修订。实践部分的研究为教师利用信息技术学习工科高等数学提供了指导。面向研究人员、教师和大学生、研究生以及所有对教育中使用信息和通信技术的当代理论和方法感兴趣的人。
2018-08-16 cs.CY math.HO
A Hybrid Classification Algorithm to Classify Engineering Students' Problems and Perks
社交网站为表达个人观点和意见带来了新的视野。此外，他们还提供媒介，让学生分享他们的情感，包括学习过程中的斗争和喜悦。这种非正式的信息为决策提供了一个很好的场所。信息的规模越来越大，需要自动分类技术。情感分析是对大量数据进行分类的自动化技术之一。现有的预测性情感分析技术被广泛用于对电子商务网站上的评论进行分类，以提供商业智能。然而，它们对教育系统的决策没有多大用处，因为它们将情绪分为三个预设类别：积极的，消极的和中性的。此外，将学生的情绪分为积极或消极的类别并不能更深入地了解他们的问题和津贴。本文提出了一种新的混合分类算法来对工科学生的情感进行分类。与传统的预测性情感分析技术不同，该算法使情感分析过程具有描述性。此外，它将工程专业学生的津贴和问题分为几类，以帮助未来的学生和教育系统的决策。
2016-04-08 cs.CY
Predictors Of Java Programming Self Efficacy Among Engineering Students In A Nigerian University
本研究探讨了尼日利亚大学工程专业学生的Java编程自我效能感和编程背景之间的关系。从本校六个工程系中随机抽取一百九十二名应届工程系学生参与研究。两种研究工具：采用程序设计背景问卷和Java程序设计自我效能感量表对被试进行调查。所得数据采用皮尔逊积相关和多元回归分析进行分析。研究结果显示，Java编程自我效能感与计算和编程背景因素没有显着关系。此外，编程课程的数量和编程课程加权分数是Java自我效能的唯一预测因素。
2009-09-01 cs.CY
When Students Choose to Use Event-B in their Software Engineering Projects
学生经常学习正式的方法作为软件工程学位课程的一部分，而不应用这些正式的方法以外的特定模块（S）专用于这一主题。特别是，软件工程的学生往往必须在他们的程序结束时在一个实质性的项目中构建一个重要的应用程序/程序/系统（为了展示他们在以前的教学模块中学到的东西的应用）。我们的经验表明，大多数学生在这个项目工作中不使用正式的方法。我们报告的反馈，从少数学生谁选择使用正式的方法在他们的项目，并给出例子，这是一个帮助，它是一个障碍。
2016-11-29 cs.CY cs.SE
Exponential Competence of Computer Science and Software Engineering Undergraduate Students
我们生活在一个特殊的时代，全世界都在目睹一种大流行病的指数级传播，这需要采取新的思维和行为习惯。在本文中，我介绍了指数能力，其中包括这些认知和社会技能，并描述了计算机科学和软件工程的学生，重点放在指数能力的课程。我认为，指数能力是特别重要的计算机科学和软件工程的学生，因为他们中的许多人将，最有可能的是，需要处理指数现象，在他们未来的专业发展。
2021-03-23 cs.CY cs.SE
