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[edm-announce] Deadline Extended to 5/24: 5th Educational Data Mining in CS Ed (CSEDM) Virtual Workshop

  • From: Stephen Fancsali <sfancsali@xxxxxxxxx>
  • To: edm-announce@xxxxxxxxxxxxx
  • Date: Mon, 10 May 2021 10:16:12 -0400

[on behalf of Thomas Price]

This is a reminder to submit to the 5th CSEDM workshop
<https://sites.google.com/ncsu.edu/csedm-workshop-edm21/home>, a *virtual
workshop* at EDM 2021 <https://educationaldatamining.org/edm2021/>. The
paper deadline has been *extended by one week* to May 24th (abstract
deadline May 17th).

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The 5th Educational Data Mining in Computer Science (CSEDM) Hybrid Workshop

Part of the International Conference on Educational Data Mining (EDM 2021)

Date: June 29th, 2021

Call for Papers:
https://sites.google.com/ncsu.edu/csedm-workshop-edm21/call-for-papers

Submission Deadline: May 24, 2021 (abstracts by May 17th) – *Extended*

Format: Virtual – we have moved to a fully virtual format.

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The theme of this workshop is the role of CSEDM in improving remote learning.
The growth of remote learning in computing classrooms underscores the
importance of effective tools and analytics to support students and
instructors in the absence of a traditional classroom setting. With the
unprecedented recent transitions from face-to-face to online learning due
to COVID-19, building these technologies is more crucial than ever. These
circumstances highlight the existing need to better support and empower
underrepresented students in computing, with research that addresses
students’ motivation, persistence, and retention. In this workshop, we
encourage submissions that focus on how CSEDM research, systems and
analytics can improve learning and instruction in online settings
particularly for CS underrepresented students. For more, see our topics of
interest
<https://sites.google.com/ncsu.edu/csedm-workshop-edm21/call-for-papers>.

We hope you’ll contribute in two ways:

   1.

   Research Papers (4-8 pages) on AI and data mining being applied to
   computing education courses and data.
   2.

   Descriptions of CS Tools/Datasets/Infrastructure (2 pages), such as:
   1.

      Descriptions of shareable Computer Science (CS) datasets
      2.

      Descriptions of data mining / analytics approaches applied to
      specifically Computer Science datasets
      3.

      Case studies of collaboration where reproducible practices were used
      to integrate or compose two or more data analysis tools from
different teams
      4.

      Descriptions of infrastructures that could collect and integrate data
      from multiple learning tools (e.g. forum posts, LMS activity and
      programming data)

CSEDM proceedings will be published online via CEUR <http://ceur-ws.org/>
(see last year’s proceedings here <http://ceur-ws.org/Vol-2734/>).

For questions, contact Bita Akram <bakram@xxxxxxxx> or Thomas Price <
twprice@xxxxxxxx>.

Best,

CSEDM Organizers

Bita Akram

Thomas Price

Yang Shi

Peter Brusilovsky

Sharon Hsiao

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