Computer Science Teacher Preparation in an International Context - A Comparative Study

Tato disertační práce se zabývá přípravou učitelů informatiky v mezinárodním kontextu. V rámci této práce byl proveden srovnávací výzkum se zaměřením na srovnání přístupů k přípravě učitelů v Michiganu, Izraeli a České republice. Přehled literatury na začátku práce zdůrazňuje aktuálnost tématu přípravy učitelů informatiky v mnoha zemích světa v souvislosti se zaváděním informatiky a informatického myšlení do školského kurikula. Z pohledu metodologie využívá tato srovnávací studie Beredayův komparativní model. Empirická část práce srovnává klíčové aspekty přípravy učitelů informatiky v jednotlivých zemích, které byly identifikovány pomocí deskripce a interpretace v jednotlivých realizovaných případových studiích. V závěrečném kroku jsou interpretovány shody a rozdíly mezi zeměmi a popsány zajímavé přístupy, které lze v daných zemích identifikovat. V Michiganu se příprava zaměřuje zejména na učitele z praxe, protože neexistují žádné možnosti pregraduální přípravy, zatímco v Izraeli je veškerá pozornost věnována přípravě středoškolských učitelů. V České republice je pak k dispozici poměrně široká nabídka možností přípravy učitelů pro různé stupně vzdělávání, ale existuje shoda, že příprava učitelů informatiky by měla klást důraz na přizpůsobení se oboru, který se rychle vyvíjí. Provedený výzkum poskytuje nové poznatky o přípravě učitelů informatiky a identifikuje klíčové aspekty, které mohou mít vliv na úspěšnost přípravy učitelů.ObhájenoThis dissertation deals with the preparation of computer science teachers in an international context. Comparative research was conducted, focusing on a comparison of approaches to teacher preparation in Michigan, Israel, and the Czech Republic. The literature review at the beginning of the thesis highlights the relevance of the topic of computer science teacher preparation in many countries around the world in the context of the introduction of computer science and computational thinking into the school curriculum. In terms of methodology, this comparative study uses Bereday's comparative model. The empirical part of the paper compares the key aspects of computer science teacher preparation in each country that were identified through description and interpretation in the case studies conducted. In the final step, similarities and differences between countries are interpreted and interesting approaches that can be identified in the countries are described. In Michigan, preparation focuses mainly on in-service teachers, as there are no undergraduate preparation opportunities, while in Israel all attention is given to the preparation of high school teachers. In the Czech Republic, then, there is a fairly wide range of teacher preparation options for different levels of education, but there is a consensus that computer science teacher preparation should emphasize adaptation to a field which is rapidly evolving. The research carried out provides new insights into the preparation of computer science teachers and identifies key aspects that may influence the success of teacher preparation

Engineering Language-Parametric End-User Programming Environments for DSLs

Human-computer communication can be achieved through different interfaces such as Graphical User Interfaces (GUIs), Tangible User Interfaces (TUIs), command-line interfaces, and programming languages. In this thesis, we used some of these inter- faces; however, we focused on programming languages which are artificial languages consisting of instructions written by humans and executed by computers. In order to create these programs, humans use specialized tools called programming environments that offer a set of utilities that ease human-computer communication. When creating programs, users must learn the language’s syntax and get acquainted with the pro- gramming environment. Unfortunately, programming languages usually offer a single user interface or syntax, which is not ideal considering different types of users with varied backgrounds and expertise will use it. Given the increasing number of people performing any kind of programming activity, it is important to offer different inter- faces depending on the programming task and the background of the users. However, from the language engineering point of view, offering multiple user interfaces for the same language is expensive, and if we specifically consider Domain-Specific Languages (DSLs), it is even more expensive given their audience and development teams’ size. Therefore, we study how to engineer different user interfaces for DSLs in a practical way.This thesis presents different mechanisms to engineer different language-parametric programming environments for end-users. These mechanisms rely heavily on reusing existing language components for existing languages or helping language engineers define these interfaces for new languages. We mainly studied four technological spaces, namely, Grammarware, Computational Notebooks, Block-based environments, and Projec- tional editors. We present three different language-parametric interfaces for interacting with DSLs, namely computational notebooks, projectional editors, and block-based editors. These interfaces offer different user experiences and rely upon different technological spaces. Different notations are associated with different technological spaces; for in- stance, grammarware is associated with text files, while block-based environments are associated with Blockly and JavaScript files. Therefore, to provide different notations for their languages, we have to "space travel" so that language engineers can select the most appropriate technological space and interface for their target audience. To support this, we defined grammarware as a common starting point to allow traveling to different technological spaces (e.g., computational notebooks space, projectional editors space, or block-based space). Based on this idea, we developed three tools that allowed language engineers to generate different interfaces for their DSLs based on a grammar definition of the language. Our results show that it is possible to generate these different user interfaces and decrease the effort required to create these. However, additional research is required to improve the usability of the generated interfaces and make the generation of these interfaces more flexible so that users’ data can be used as part of the generated interfaces

An interdisciplinary concept for human-centered explainable artificial intelligence - Investigating the impact of explainable AI on end-users

Since the 1950s, Artificial Intelligence (AI) applications have captivated people. However, this fascination has always been accompanied by disillusionment about the limitations of this technology. Today, machine learning methods such as Deep Neural Networks (DNN) are successfully used in various tasks. However, these methods also have limitations: Their complexity makes their decisions no longer comprehensible to humans - they are black-boxes. The research branch of Explainable AI (XAI) has addressed this problem by investigating how to make AI decisions comprehensible. This desire is not new. In the 1970s, developers of intrinsic explainable AI approaches, so-called white-boxes (e.g., rule-based systems), were dealing with AI explanations. Nowadays, with the increased use of AI systems in all areas of life, the design of comprehensible systems has become increasingly important. Developing such systems is part of Human-Centred AI (HCAI) research, which integrates human needs and abilities in the design of AI interfaces. For this, an understanding is needed of how humans perceive XAI and how AI explanations influence the interaction between humans and AI. One of the open questions concerns the investigation of XAI for end-users, i.e., people who have no expertise in AI but interact with such systems or are impacted by the system's decisions. This dissertation investigates the impact of different levels of interactive XAI of white- and black-box AI systems on end-users perceptions. Based on an interdisciplinary concept presented in this work, it is examined how the content, type, and interface of explanations of DNN (black box) and rule-based systems (white box) are perceived by end-users. How XAI influences end-users mental models, trust, self-efficacy, cognitive workload, and emotional state regarding the AI system is the centre of the investigation. At the beginning of the dissertation, general concepts regarding AI, explanations, and psychological constructs of mental models, trust, self-efficacy, cognitive load, and emotions are introduced. Subsequently, related work regarding the design and investigation of XAI for users is presented. This serves as a basis for the concept of a Human-Centered Explainable AI (HC-XAI) presented in this dissertation, which combines an XAI design approach with user evaluations. The author pursues an interdisciplinary approach that integrates knowledge from the research areas of (X)AI, Human-Computer Interaction, and Psychology. Based on this interdisciplinary concept, a five-step approach is derived and applied to illustrative surveys and experiments in the empirical part of this dissertation. To illustrate the first two steps, a persona approach for HC-XAI is presented, and based on that, a template for designing personas is provided. To illustrate the usage of the template, three surveys are presented that ask end-users about their attitudes and expectations towards AI and XAI. The personas generated from the survey data indicate that end-users often lack knowledge of XAI and that their perception of it depends on demographic and personality-related characteristics. Steps three to five deal with the design of XAI for concrete applications. For this, different levels of interactive XAI are presented and investigated in experiments with end-users. For this purpose, two rule-based systems (i.e., white-box) and four systems based on DNN (i.e., black-box) are used. These are applied for three purposes: Cooperation & collaboration, education, and medical decision support. Six user studies were conducted for this purpose, which differed in the interactivity of the XAI system used. The results show that end-users trust and mental models of AI depend strongly on the context of use and the design of the explanation itself. For example, explanations that a virtual agent mediates are shown to promote trust. The content and type of explanations are also perceived differently by users. The studies also show that end-users in different application contexts of XAI feel the desire for interactive explanations. The dissertation concludes with a summary of the scientific contribution, points out limitations of the presented work, and gives an outlook on possible future research topics to integrate explanations into everyday AI systems and thus enable the comprehensible handling of AI for all people.Seit den 1950er Jahren haben Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) die Menschen in ihren Bann gezogen. Diese Faszination wurde jedoch stets von Ernüchterung über die Grenzen dieser Technologie begleitet. Heute werden Methoden des maschinellen Lernens wie Deep Neural Networks (DNN) erfolgreich für verschiedene Aufgaben eingesetzt. Doch auch diese Methoden haben ihre Grenzen: Durch ihre Komplexität sind ihre Entscheidungen für den Menschen nicht mehr nachvollziehbar - sie sind Black-Boxes. Der Forschungszweig der Erklärbaren KI (engl. XAI) hat sich diesem Problem angenommen und untersucht, wie man KI-Entscheidungen nachvollziehbar machen kann. Dieser Wunsch ist nicht neu. In den 1970er Jahren beschäftigten sich die Entwickler von intrinsisch erklärbaren KI-Ansätzen, so genannten White-Boxes (z. B. regelbasierte Systeme), mit KI-Erklärungen. Heutzutage, mit dem zunehmenden Einsatz von KI-Systemen in allen Lebensbereichen, wird die Gestaltung nachvollziehbarer Systeme immer wichtiger. Die Entwicklung solcher Systeme ist Teil der Menschzentrierten KI (engl. HCAI) Forschung, die menschliche Bedürfnisse und Fähigkeiten in die Gestaltung von KI-Schnittstellen integriert. Dafür ist ein Verständnis darüber erforderlich, wie Menschen XAI wahrnehmen und wie KI-Erklärungen die Interaktion zwischen Mensch und KI beeinflussen. Eine der offenen Fragen betrifft die Untersuchung von XAI für Endnutzer, d.h. Menschen, die keine Expertise in KI haben, aber mit solchen Systemen interagieren oder von deren Entscheidungen betroffen sind. In dieser Dissertation wird untersucht, wie sich verschiedene Stufen interaktiver XAI von White- und Black-Box-KI-Systemen auf die Wahrnehmung der Endnutzer auswirken. Basierend auf einem interdisziplinären Konzept, das in dieser Arbeit vorgestellt wird, wird untersucht, wie der Inhalt, die Art und die Schnittstelle von Erklärungen von DNN (Black-Box) und regelbasierten Systemen (White-Box) von Endnutzern wahrgenommen werden. Wie XAI die mentalen Modelle, das Vertrauen, die Selbstwirksamkeit, die kognitive Belastung und den emotionalen Zustand der Endnutzer in Bezug auf das KI-System beeinflusst, steht im Mittelpunkt der Untersuchung. Zu Beginn der Arbeit werden allgemeine Konzepte zu KI, Erklärungen und psychologische Konstrukte von mentalen Modellen, Vertrauen, Selbstwirksamkeit, kognitiver Belastung und Emotionen vorgestellt. Anschließend werden verwandte Arbeiten bezüglich dem Design und der Untersuchung von XAI für Nutzer präsentiert. Diese dienen als Grundlage für das in dieser Dissertation vorgestellte Konzept einer Menschzentrierten Erklärbaren KI (engl. HC-XAI), das einen XAI-Designansatz mit Nutzerevaluationen kombiniert. Die Autorin verfolgt einen interdisziplinären Ansatz, der Wissen aus den Forschungsbereichen (X)AI, Mensch-Computer-Interaktion und Psychologie integriert. Auf der Grundlage dieses interdisziplinären Konzepts wird ein fünfstufiger Ansatz abgeleitet und im empirischen Teil dieser Arbeit auf exemplarische Umfragen und Experimente und angewendet. Zur Veranschaulichung der ersten beiden Schritte wird ein Persona-Ansatz für HC-XAI vorgestellt und darauf aufbauend eine Vorlage für den Entwurf von Personas bereitgestellt. Um die Verwendung der Vorlage zu veranschaulichen, werden drei Umfragen präsentiert, in denen Endnutzer zu ihren Einstellungen und Erwartungen gegenüber KI und XAI befragt werden. Die aus den Umfragedaten generierten Personas zeigen, dass es den Endnutzern oft an Wissen über XAI mangelt und dass ihre Wahrnehmung dessen von demografischen und persönlichkeitsbezogenen Merkmalen abhängt. Die Schritte drei bis fünf befassen sich mit der Gestaltung von XAI für konkrete Anwendungen. Hierzu werden verschiedene Stufen interaktiver XAI vorgestellt und in Experimenten mit Endanwendern untersucht. Zu diesem Zweck werden zwei regelbasierte Systeme (White-Box) und vier auf DNN basierende Systeme (Black-Box) verwendet. Diese werden für drei Zwecke eingesetzt: Kooperation & Kollaboration, Bildung und medizinische Entscheidungsunterstützung. Hierzu wurden sechs Nutzerstudien durchgeführt, die sich in der Interaktivität des verwendeten XAI-Systems unterschieden. Die Ergebnisse zeigen, dass das Vertrauen und die mentalen Modelle der Endnutzer in KI stark vom Nutzungskontext und der Gestaltung der Erklärung selbst abhängen. Es hat sich beispielsweise gezeigt, dass Erklärungen, die von einem virtuellen Agenten vermittelt werden, das Vertrauen fördern. Auch der Inhalt und die Art der Erklärungen werden von den Nutzern unterschiedlich wahrgenommen. Die Studien zeigen zudem, dass Endnutzer in unterschiedlichen Anwendungskontexten von XAI den Wunsch nach interaktiven Erklärungen verspüren. Die Dissertation schließt mit einer Zusammenfassung des wissenschaftlichen Beitrags, weist auf Grenzen der vorgestellten Arbeit hin und gibt einen Ausblick auf mögliche zukünftige Forschungsthemen, um Erklärungen in alltägliche KI-Systeme zu integrieren und damit den verständlichen Umgang mit KI für alle Menschen zu ermöglichen

Jahrbuch der berufs- und wirtschaftspädagogischen Forschung 2022

The Yearbook of Vocational Education 2021 provides an overview of the current state of relevant research. It corresponds with the broad thematic and methodological range of research and theory development in vocational education.Wie entwickelt sich die Forschung in der Berufs- und Wirtschaftspädagogik? Das Jahrbuch gibt einen Überblick über den aktuellen Stand und bildet dadurch das breite thematische und methodologische Spektrum der Forschung und Theoriebildung im Fachbereich ab. Der diesjährige Band versammelt Beiträge, die bei der Tagung der Sektion Berufs- und Wirtschaftspädagogik der DGfE erstmalig einer breiteren Fachöffentlichkeit präsentiert wurden. Die Beiträge wurden einem Reviewverfahren unterzogen

Jahrbuch der berufs- und wirtschaftspädagogischen Forschung 2022

The Yearbook of Vocational Education 2021 provides an overview of the current state of relevant research. It corresponds with the broad thematic and methodological range of research and theory development in vocational education