3 Fragen: Verschmelzung von Computing mit anderen Disziplinen am MIT

Der Bedarf an EDV-bezogener Ausbildung ist so hoch wie nie zuvor. Am MIT gab es ein bemerkenswertes Interesse an Informatikprogrammen, mit einer starken Einschreibung von Studenten, die alles von Wirtschaftswissenschaften bis zu Biowissenschaften studieren, die gerne lernen möchten, wie Computertechniken und -methoden in ihrem Hauptbereich verwendet und angewendet werden können.

Der im Jahr 2020 ins Leben gerufene Common Ground for Computing Education wurde vom MIT Stephen A. Schwarzman College of Computing geschaffen, um den wachsenden Bedarf an verbesserten Lehrplänen zu decken, die Informatik und künstliche Intelligenz mit verschiedenen Domänen verbinden. Um diese Mission voranzutreiben, bringt der Common Ground Experten des gesamten MIT zusammen und erleichtert die Zusammenarbeit zwischen mehreren Abteilungen, um neue Klassen und Ansätze zu entwickeln, die Computerthemen mit anderen Disziplinen verbinden.

Dan Huttenlocher, Dekan des MIT Schwarzman College of Computing und die Vorsitzenden des Common Ground Standing Committee – Jeff Grossman, Leiter des Department of Materials Science and Engineering und Morton and Claire Goulder and Family Professor of Environmental Systems; und Asu Ozdaglar, stellvertretende Studiendekanin des MIT Schwarzman College of Computing, Leiterin der Fakultät für Elektrotechnik und Informatik und MathWorks-Professorin für Elektrotechnik und Informatik — diskutieren hier die Ziele des Common Ground, Pilotfächer, die sind im Gange, und wie sie Lehrkräfte einbeziehen, um neue Lehrpläne für die MIT-Klasse „Computing Bilinguals“ zu erstellen.

F: Was sind die Ziele des Common Ground und wie passt er in die Mission des MIT Schwarzman College of Computing?

Huttenlocher: Einer der Kernbestandteile des Hochschulauftrags ist es, Studierende auszubilden, die sowohl die „Sprache“ der Informatik als auch die anderer Disziplinen fließend beherrschen. Machine-Learning-Kurse zum Beispiel ziehen viele Studenten außerhalb der Hauptfächer Elektrotechnik und Informatik (EECS) an.

Diese Studierenden interessieren sich für maschinelles Lernen zur Modellierung im Kontext ihrer Interessengebiete und nicht für das Innenleben des maschinellen Lernens selbst, wie es in Kurs 6 gelehrt wird.

Wir brauchen also neue Ansätze für die Entwicklung von Computerlehrplänen, um den Studierenden eine gründliche EDV-Erfahrung, die für ihre Interessen relevant ist, um ihnen nicht nur die Nutzung von Computerwerkzeugen zu ermöglichen, sondern auch konzeptionell zu verstehen, wie sie in ihrem Hauptbereich entwickelt und angewendet werden können, sei es in den Naturwissenschaften, den Ingenieurwissenschaften, den Geisteswissenschaften, der Wirtschaft oder dem Design .

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