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Core Empirical Concepts and Skills for Computer Science Grant Braught Dickinson College braught@ Overview of the project CS demands basic competencies in experimentation and data analysis e.g., choosing a data structure/algorithm, optimizing a server, comparing CPUs, GUI design But little attention has been paid to empirical aspects in CS curricula can find examples of experimentation in specific courses, but no systematic approach see SICGSE 2001 paper by authors for more details/motivation Core empirical competencies KEY POINT 1: any list of core concepts skills must be incremental as with programming, must develop understanding over time introduce foundational concepts early, revisit often, build on existing knowledge as new applications arise applications become more open-ended as skills develop Introductory level examples Three Monte-Carlo simulations Estimating the number of 4 letter words recognized by the spell checker Estimating the value of ? Comparing country drunkards to city drunkards These simulation assignments: Incrementally develop consistency and accuracy concepts Emphasize computer simulation as a tool for scientific investigation Can be easily adapted to reinforce traditional programming topics Estimating the number of 4 letter words The question How many English words can be formed using only the letters “etaoinshrd”? The experiment Generate 1000 random 4 letter sequences using the ten letters “etaoinshrd” Count the number of sequences recognized as English words Estimate the total number of 4 letter words The analysis Compare results from multiple trials for “consistency” Intuitive binary definition of consistency: Within 10% of the mean Compare results to actual value using percent error Refining consistency and accuracy Estimating ? by throwing darts The experiment Estimate ? using 100, 1000 and 10,000 darts The analysis Relative consistency: Range as a percentage of the mean Relationship between consistency and accuracy Effect
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