Posted on

[edm-announce] Fwd: Call for Applications: Simon Initiative’s LearnLab Summer School: July 26 – July 30, 2021

edm announce fwd call for applications simon initiatives learnlab summer school july 26 july 30 2021
  • From: Stephen Fancsali <sfancsali@xxxxxxxxx>
  • To: edm-announce@xxxxxxxxxxxxx
  • Date: Wed, 10 Mar 2021 09:17:20 -0500

[on behalf of Michael Bett]

Please feel free to share this email with your colleagues…

*Call for Applications*

*Carnegie Mellon University’s *

*Simon InitiativeLearnLab Summer School*

*Remotely Held*
*July 26 – July 30, 2021*
Click here to apply <https://learnlab.org/simon-initiative-summer-school/>

Due to the coronavirus pandemic, we will hold the summer school remotely.

   – When: Monday, July 26, 2021 – Friday, July 30, 2021
   – How: 6 hours per day that are split into a morning (9 AM to 12 PM EST)
   and evening (7 PM to 10 PM EST) sessions. Attendees commit to attend
   both sessions each day.
   – Where: At your location via Zoom
   – Cost: $750 Professional Fee / $250 for Graduate Students. Some
   graduate student scholarships available for full-time graduate students as
   well as participants focused on computer science education (see
   application).
   – Apply: Click here to apply
   <https://learnlab.org/simon-initiative-summer-school/>
   – Contact: Michael Bett – email <mbett@xxxxxxxxxxxxxx>
   – New track as of 2019: Computational Models of Learning
   – New domain focus area as of 2020: Computer Science Education in
   association with the SPLICE project – https://cssplice.github.io/
   – Important Dates:
      – The deadline for applications is Midnight May 28, 2021.
      – Admission decisions will be made by June 14, 2021.

Summer School Content

We invite applications for participation in an intensive 1-week summer
school on advanced learning technologies and technology-enhanced learning
experiments. The summer school will provide a conceptual background and
considerable hands-on experience in developing, running and analyzing
technology-enhanced learning experiments. Materials are drawn from research
as well as abbreviated portions from our Masters of Educational Technology
and Applied Learning Science (METALS) curriculum (http://metals.hcii.cmu.edu
).

Tracks

The summer school is organized into four parallel tracks: Building online
courses with OLI (BOLI), Intelligent Tutor Systems development (ITS),
Educational Data Mining (EDM) and Computational Models of Learning (CML).
The tracks will overlap somewhat but will differ significantly with respect
to the hands-on activities, which make up about half the summer school. The
goal for each track is described below.

The summer school involves intensive mentoring by LearnLab researchers. The
mentoring starts by email before the summer school, in order to select a
subject domain and task for the project, where appropriate. It continues
during the summer school with a good amount of one-on-one time during the
hands-on sessions. The mentors are assigned based on your interests as
stated in the application. All participants will have the opportunity to
interact with all course instructors, but will interact more frequently
with their designated mentor.

   – *Building online courses with OLI – OLI Track*: In the OLI (Open
   Learning Initiative) track, you will focus on elements of effective course
   design including a connection between learning objectives and learning
   outcomes. Participants will create OLI courseware and be able to continue
   to use OLI tools and techniques after the summer school. Participants
   identify a course module that they would like to create and the expected
   learning outcomes. The learning outcomes will be refined making them
   precise and measurable. Course content, activities, and assessments to
   support these outcomes will be developed.
   – *ITS track:*In the intelligent tutor system development track, you
   will learn to implement a prototype computer-based tutor, using authoring
   tools developed by LearnLab researchers, such as CTAT (the Cognitive Tutor
   Authoring Tools) or TuTalk. CTAT supports the creation of intelligent
   tutoring systems. TuTalk is used to develop tutorial dialogue systems that
   interact with students in natural language.
   – *EDM/track:*If you are in the educational data mining track, you will
   learn to analyze an educational dataset using data mining tools and
   methods. The dataset used in hands-on activities could be one of the data
   sets currently in LearnLab’s Data Shop or you could bring your own. This
   also includes qualitative datasets.
   – *Computational Models of Learning (CML) Track:* A key focus of this
   theme will be to explore the relationship between human and machine
   learning and how each can inform the other. We will provide an overview of
   techniques for modeling human learning and differentiate descriptive versus
   generative models. Attendees will increase their awareness of approaches
   for building generative models of learning and the use cases for these
   models. The emphasis will be on prescriptive, generative models of human
   learning that do not require a priori data. You will build your own
   generative models of learning to predict and explain human learning and
   behavior.

Format

The summer school will last five days. Each day includes lectures,
discussion sessions, and laboratory sessions where the participants will
work on developing a small prototype system or a small prototype experiment
in an area of math, science, or language learning. The participants will
use state-of-the-art tools including the Cognitive Tutor Authoring Tools
<http://ctat.pact.cs.cmu.edu/> and other tools for course development,
environments for computer supported collaborative learning, natural
language dialog, semi-automated coding of verbal data
<http://www.cs.cmu.edu/~cprose/TagHelper.html>, and LearnSphere
<http://learnsphere.org/> for storage of student interaction data analysis
of student knowledge and performance.

On the last day, student teams will present their accomplishments to the
rest of the participants. Participants are expected to do some preparation
before the summer school starts.
Background Reading

For those who would like to get more information prior to submitting an
application, these papers
<http://learnlab.org/index.php/background-readings/> provide background
about the topics, technology, and tools that will be discussed during the
summer school.
Course Instructors

The primary course instructors may include:

*Dr. Kenneth R. Koedinger*
Human-Computer Interaction Institute
Carnegie Mellon University

*Dr. Vincent Aleven*
Human-Computer Interaction Institute
Carnegie Mellon University

*Dr. Carolyn Penstein Rosé*
Language Technologies Institute
Human-Computer Interaction Institute
Carnegie Mellon University

*Mr. Norman Bier*Simon Initiative
Carnegie Mellon University

*Dr. John Stamper*
Human-Computer Interaction Institute
Carnegie Mellon University

*Dr. Lauren Herckis*
Simon Initiative/Human-Computer Interaction Institute
Carnegie Mellon University

All instructors have considerable experience in research and development in
technology-based learning experiments, computer-supported collaborative
learning, intelligent tutoring systems and tutorial dialogue systems.
Members of the team have taught this summer school for many years. Key
instructors have also taught similar material as semester-long courses.
Required Background

The course is intended for anyone with the educational zeal who would like
to learn how to create technology-enhanced learning experiments or with the
appropriate computational background to actually build an intelligent
tutoring system. This could include seasoned learning engineers, learning
experience researchers, edtech researchers, advanced graduate students,
computationally sophisticated teachers and commercial or military
instructional developers. Please contact us when in doubt. In the past,
people with a variety of backgrounds have attended the summer school,
including those with backgrounds in psychology, education, human-computer
interaction, computer science, as well as instructors working in a wide
range of domains.
Applications

To apply, please visit our online application page
<http://learnlab.org/index.php/simon-initiative-summer-school/>
Important Dates

   – The deadline for applications is Midnight May 28, 2021.
   – Admission decisions will be made by June 14, 2021. .

Costs

The fee for attending the summer school is $750.00. The fee for Graduate
Students is $250.00; proof of current enrollment is required for this rate.
A limited number of partial scholarships for* full-time *graduate students
are available. See the application for information about how to request a
scholarship. The fee includes a continental breakfast and lunch, but not
lodging or travel. Please make checks payable to Carnegie Mellon University.

Academic credit is not available, although participants will receive a
certificate verifying their participation. 30 hours of Act 48 credit is
available for K12 teachers.

For more information and to apply see:
http://learnlab.org/index.php/simon-initiative-summer-school/
*Please address inquiries to Michael Bett, METALS Managing Director, email
<mbett@xxxxxxxxxxxxxx>.*
Ezoicreport this ad

Other related posts:

  • » [edm-announce] Fwd: Call for Applications: Simon Initiative’s LearnLab Summer School: July 26 – July 30, 2021 – Stephen Fancsali