<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    Team,<br>
    <br>
    Karen has been researching how to bridge an important gap in data
    science training curricula. <br>
    Everyone who tried to teach (or learn) data science will probably
    agree that lectures and hands-on<br>
    homework do not fully prepare students to be successful data
    scientists in the real-world right<br>
    after graduation. Some of that stems from the lack of
    self-confidence due to little to none practical<br>
    experience. Karen hypothesizes that this could be partially remedied
    via self-assessment, if<br>
    the students were exposed to real-world challenges in small doses,
    chunk-by-chunk, and practice <br>
    how to resolve them in an exercise.<br>
    <br>
    She has designed a little experiment (and won a rather humble amount
    of funding for running it) <br>
    and she will use the ongoing course on Applied Data Science as a
    platform to give it a try. For the sake <br>
    of comprehensiveness of problem coverage and to ensure that this
    attempt is in fact meaningful, <br>
    she is seeking our help with producing "caselets" - a little
    interactive assignments - to help populate <br>
    her engine.<br>
     <br>
    <div class="moz-forward-container">
      <div dir="ltr">See below for more info and please reach out to
        Karen if you could (and I truly hope you would) help.<br>
        <br>
        Cheers,<br>
        Artur<br>
        <br>
        =======================================<br>
        We are building a repository of caselets (caselet =
        lightweighted case study) to help the beginner data scientists
        to build up data science problem solving skills using authentic
        problems and data sources. The caselets will be deployed in an
        online learning environment where timely feedback and
        explanation will be provided when users work through the
        problems. This is part of the CMU Simon Initiative funded
        project on “Accelerated Apprenticeship” with the goal to teach
        data science problem solving skills at scale. <br>
        <br>
        You're invited to contribute to the repository given your
        experience in solving tough real world problems and/or the
        mentoring students or interns in our lab. <br>
        <br>
        Here are the steps to get started:<br>
        <br>
        1. Pick a domain and dataset. You may refer to a list here, but
        feel free to use your own data sources;  <a
          href="https://tinyurl.com/ybdowtn3" moz-do-not-send="true">https://tinyurl.com/ybdowtn3</a><br>
        <br>
        2. Pick a subset of skills you want to target. This list gives
        you some idea to start with. It will be helpful to reflect on
        the tricky problems you’ve encountered yourself in your project
        or those observed when mentoring students; <a
          href="https://tinyurl.com/y888mxru" moz-do-not-send="true">https://tinyurl.com/y888mxru</a><br>
        <br>
        3. Author caselet. A caselet a) problem context; b) data
        description (in the form of tabular summary or plots) ; c) a
        list of questions (5-7)  multiple choices questions with correct
        answers and explanations provided; a sample caselet write up can
        be found here.<a href="https://tinyurl.com/y7y8bnnu"
          moz-do-not-send="true"> https://tinyurl.com/y7y8bnnu</a><br>
        <br>
        <br>
        We are aiming to have the first batch of caselets ready to be
        used by Artur’s students right after spring break. So we need to
        have drafts ready by Feb 16th and followed by internal review. 
        Please send Karen an email (<a href="mailto:karenchen@cmu.edu"
          moz-do-not-send="true">karenchen@cmu.edu</a>)  if you’re
        interested in being part of it. <br>
        <br>
        Thanks in advance!<br>
        <div>
          <div>
            <div class="gmail_signature">
              <div dir="ltr">
                <div>
                  <div dir="ltr">
                    <div>
                      <div dir="ltr">
                        <div>
                          <div dir="ltr">
                            <p><span
                                style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">Karen
                                (Lujie) Chen</span><br>
                            </p>
                            <font face="arial, helvetica, sans-serif">Ph.D.
                              Candidate in Information Systems, Heinz
                              College</font></div>
                          <div dir="ltr"><span
                              style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">PIER
                              Fellow (Program of Interdisciplinary
                              Educational Research)</span><font
                              face="arial, helvetica, sans-serif"><br>
                              Member of Auton Lab, Robotics Institute</font></div>
                          <div dir="ltr"><font face="arial, helvetica,
                              sans-serif">Newell-Simon Hall 3124<br>
                              Carnegie Mellon University<br>
                              Pittsburgh, PA 15213</font>
                            <p><br>
                            </p>
                          </div>
                        </div>
                      </div>
                    </div>
                  </div>
                </div>
              </div>
            </div>
          </div>
        </div>
      </div>
    </div>
  </body>
</html>