컴퓨터 공학 졸업장

Diploma in Computer Science

컴퓨터 사이언스 졸업장은 여러 중등 후 교육기관에서 제공하는 졸업장입니다.

이 졸업장은 또한 전 세계의 다양한 다른 대학에서도 제공된다.

이력, 정의

컴퓨터 공학은 학생들이 대학과 대학 수준에서 배울 수 있는 전공 또는 특정 관심사입니다.미국의 거의 모든 학부에서는 컴퓨터 공학을 전공하고 있으며, 100개 이상의 대학이 컴퓨터 공학을 [1]전공하고 있습니다.이집트에는 컴퓨터 과학과 정보 시스템에 전문성을 제공하기 위해 수많은 새로운 기관이 설립되었습니다.2001년, 기존의 대학 컴퓨터 공학 전공 제도가 발표되었습니다.Mahmoud M이 실시한 조사에 따르면 모든 컴퓨터 과학 전공 프로그램은 알고리즘과 복잡성, 아키텍처, 이산 구조, HCI, 정보 관리, 인텔리전트 시스템, 네트워크 중심 컴퓨팅 등 13개 분야에서 다음과 같은 '기본' 분야를 다루어야 합니다.2007년 엘 쿨리.컴퓨터와 컴퓨터 시스템에 대한 연구는 컴퓨터 과학으로 알려져 있다.컴퓨터 사이언티스트는 이론, 설계, 개발, [2]구현을 포함한 소프트웨어와 소프트웨어 시스템을 주로 취급합니다.수학의 다른 어떤 분야보다 논리학은 컴퓨터 기술에서 점점 더 중요해지고 있다.그러나 새로운 어플리케이션은 논리 자체의 새로운 돌파구를 필요로 합니다.1차 술어 미적분의 전통적인 일반화는 새로운 응용 프로그램을 지원하기에 불충분하다.반면, 새로운 발전은 이전의 논리적인 승리를 바탕으로 구축될 가능성이 높다.

졸업장은 현재 뉴질랜드의 고등교육기관에서 테레사 맥레넌 박사의 [3]자료를 바탕으로 널리 퍼져 있다.예를 들어, 링컨 대학의 응용 컴퓨팅 대학원 졸업장은 1999년에 설립되어 다른 분야의 [4]학사 학위를 이미 취득한 사람들에게 컴퓨터 작업에의 길을 열어 주고 있습니다.

컴퓨터 과학은 과학, 공학, [5]수학을 포함하는 독특하고 매력적인 혼합 형태입니다.실험 알고리즘, 실험 컴퓨터 사이언스, 계산 과학은 주로 과학인 컴퓨터 사이언스 연산의 예입니다.설계, 개발, 소프트웨어 엔지니어링 및 컴퓨터 엔지니어링이 엔지니어링 기반 작업의 예입니다.계산의 복잡성, 수학적 소프트웨어, 그리고 수치 분석은 순수한 수학의 예이다.그러나 대부분은 조합이다.이 세 가지 사건 모두 같은 원칙에 기초하고 있다.1989년에 과학자들과 개인들은 "컴퓨터 과학, 수학, 그리고 공학"이라고 말하는 대신 "컴퓨팅"이라는 문구를 사용했다.컴퓨터 과학, 공학, 수학, 미술, 그리고 이들의 다양한 조합은 현재 "컴퓨터 과학"으로 통칭됩니다.

과학적 관점은 풍부하고 컴퓨터 연구에서 두드러집니다.인지 전문가들은 뇌와 신경계의 정보처리가 지능적인 행동에 책임이 있다고 믿는다; 그들은 이러한 과정을 시뮬레이션하고 그것들을 실제 사건과 비교하는 시스템을 구축한다.이 연구에서 컴퓨터는 이론을 조사하는데 사용된다; 효과적인 프로그램은 즉시 설치될 수 있다.소프트웨어 공학의 과학자들은 코딩이 어떻게 이루어지고 오류가 어떻게 발생하는지에 대한 개념을 개발한 후, 이러한 아이디어로 어떤 것이 가장 잘 작동하는지, 그리고 결함이 적은 더 나은 프로그램을 개발하기 위해 그것들을 어떻게 적용할지를 이해하기 위해 실험합니다.

전공

컴퓨터 사이언스는 폭넓은 관심사이며 해가 지남에 따라 매우 다양합니다.학원에 따라 전공이 다르다.알고리즘은 주요 옵션 중 하나로 알고리즘, 그래프 절차 및 계산 가능성 이론을 연구합니다.컴퓨터 사이언스의 건축 전문화는 디지털 로직과 시스템을 포함하며, 데이터와 컴퓨터 언어를 활용합니다.이 전문화에서는 입력 및 출력, CPU, 네트워크, 메모리 구조 등의 IT 모듈을 중점적으로 다룹니다.게다가 컴퓨터 사이언스에서는, 인간-컴퓨터 인터랙션(HCI)도 전문 분야로서 제공하고 있습니다.이것은, 그래픽 유저 인터페이스와 그 측면의 구축에 가세하고 있기 때문입니다.정보관리전공은 시스템의 기초, 데이터 모델링, 쿼리 언어, 데이터[6] 마이닝을 포함한 데이터베이스에서 컴퓨터 사이언스에 대해 주로 학습합니다.

인텔리전트 시스템즈(Intelligent Systems)는, IT, 검사와 최적화, 프로세싱 머신, 로봇 공학에 관한 중요한 문제를 연구하는 또 하나의 전공입니다.새로운 것은 네트워크 보안, 데이터 압축, 멀티미디어 및 모바일 컴퓨팅을 연구하는 Net-Centric Computing입니다.또래들 사이에서 가장 흔한 것은 프로그래밍으로, 학생들이 다양한 코드 언어를 배우고 알고리즘과 문제 해결을 위해 이러한 언어를 구현합니다.코딩 언어도 번역하여 다양한 시스템에 입력할 수 있습니다.또, 소프트웨어 엔지니어링도, 학생에게 있어서 빈번한 선택사항입니다.이 전문화에서는 지표와 사양을 사용하여 IT기반의 목표와 전략을 수행하고 설계합니다.

전공이 다양하기 때문에 복잡성이 다릅니다.그 연구는 컴퓨터 [7]공학에 등록하는 학생들의 높은 소모율에 관한 것으로 밝혀졌다.학생들은 다양한 이유로 다른 대학을 떠나거나, 퇴사하거나, 다른 대학으로 이전한다.한편, 이러한 요인들은 모든 중요한 기업의 감소에 기여합니다.가까운 관계, 건강 문제, 재정적인 어려움, 군복무, 또는 교육 외의 직장생활이 모두 요인이 될 수 있다.그럼에도 불구하고, 다른 변수들도 컴퓨터 과학의 보존에 영향을 미칠 수 있습니다.많은 학교가 최대 40%의 하락률을 기록했는데, 이는 컴퓨터 공학 학위 기준에 빠르게 부합하고 있습니다.첫 번째 요인은 이전 학교나 대학의 교수들이며, 그들은 형편없는 상담을 하고 있다.

상담원, 학부모, 학생 스스로 학생들의 능력에 대해 왜곡된 인식을 가지고 있으며, 그들은 종종 격려를 받고 컴퓨터 공학 학위로 내몰리고 있다.이러한 학생들은 컴퓨터 공학에 대한 복잡성과 관련성에 대한 기대치가 낮기 때문에 이 전공으로 대학을 시작할 준비가 덜 되어 있는 경향이 있습니다.그들의 낮은 기대치의 한 예는 그들이 듣는 수학과 과학 수업의 최저 수준일 수도 있다.결과적으로, 그들은 준비 부족으로 전공을 오해할 수 있다.

또 다른 요인은 수학 능력의 부족이다.수학은 컴퓨터 공학에서 매우 중요한 측면이지만, 학생들은 컴퓨터 공학 전공을 준비하기 위해 수학을 마스터해야 한다.수학에 능숙한 학생들은 컴퓨터 공학에 더 뛰어날 가능성이 높다.데이터 링크, 분석 절차 및 알고리즘 작성을 보다 잘 이해할 수 있습니다.이를 통해 보다 효과적이고 신속하게 과제를 해결하고 우수한 디자인을 만들 수 있습니다.하지만, 수학 실력이 낮은 학생들은 이미 수학에 뛰어난 학생들보다 조금 더 배우고 공부 수업을 받을 수도 있다.

"CS = 문제 해결"은 Donald Knuth의 유명하고 의미 있는 인용문입니다.튜터와 강사는 기술과 소프트웨어를 사용하여 문제를 해결하는 방법을 가르치는 데 많은 시간을 할애한다.그러나 근본적인 문제 해결은 CS1(컴퓨터 과학 입문)의 요건이기 때문에 실증하는 것은 코스 범위 밖이다.이러한 필수 기술들을 가르치는 것을 무시하는 선생님들은 많은 수의 학생들이 수업에서 낙제하는 결과를 초래할 것이 거의 확실하며, 이는 엄청난 감소율 문제를 악화시킬 것이다.큰 대학들의 또 다른 공통적인 문제는 대학원생을 교사로 두는 것이다.비록 모든 컴퓨터 공학 대학원생들이 수업을 지도할 기술적 전문지식을 가지고 있지만, 그 대학원생들은 특히 언어 장벽이 개입되어 있다면 수업 앞에서 말할 자격이 전혀 없을 수도 있다.설문조사와 연구의 숫자를 가지고, 남동쪽 루이지애나 대학의 컴퓨터 과학부 Teresa Beauef와 John Mason에 의해 종결된 조사서는 대학원생을 교사로 두는 것이 학생들에게 그들이 배려할 수 없고 덜 중요하며 추가적으로 더 중요한 인상을 줄 수 있다고 제안합니다.과격한 전공의 스트레스는 학생들에게 큰 부담이 될 수 있다.

고용.

Teresa McLennan 박사의 조사 인터뷰에 따르면 컴퓨터 사이언스 학위 취득자의 대부분이 장기 [8]채용되었기 때문에 취업률이 매우 높았다.그 중 4명은 단기 계약이었고, 1명은 자원봉사를 하고 있었다.그들 중 대다수는 대학을 떠난 후에도 계속 회사에 다니고 있었다.이들 중 2명은 컴퓨팅에서 다른 분야에서 고액 연봉자로의 이행에 성공했습니다.졸업생 중 절반은 임베디드 기기 개발, 구축 및 테스트에서 웹 기반 데이터베이스 애플리케이션 구현에 이르기까지 소프트웨어 개발 업무에 현지 채용되었습니다.

데이비스의 스위스 스키 리조트, 공장, 병원에서 연례 모임을 개최한 세계경제포럼(WEF)이 발표한 새로운 추정치에 대한 또 다른 연구는 향후 5년 [9]동안 로봇이 510만 개 이상의 사무실 자리를 차지할 것이라는 것이다.서구 국가들의 젊은 직원들을 대상으로 한 연구에 따르면, 그들은 그들의 교육에만 의존하는 것이 그들이 그들의 직업을 잘 수행하도록 허락하지 않을 것이라고 믿는다. 왜냐하면 그들의 자격은 그들이 그렇게 할 자격이 없기 때문이다.유럽에서는 사람과 기계의 기술 격차가 가장 두드러집니다.조사에 따르면 응답자의 약 80%는 학교 교육 과정 이외의 고급 기술 기술을 배우는 것이 로봇 기술의 비약적인 발전을 따라잡는 데 중요하다고 합니다.

4차 산업혁명에는 많은 일자리가 걸려 있다.미래 직업의 데이터에 따르면 컴퓨터는 각 산업에 큰 영향을 미칠 것이며 일자리는 줄어들 가능성이 있다.동시에 데이터 분석가나 컴퓨터 사이언티스트 등 전문적이고 숙련된 인력에 대한 수요는 사상 최대를 기록할 것입니다.이 논문에 따르면, 대부분의 여성 일자리가 저성장, 판매 또는 관리직이기 때문에, 이러한 기술적 변화는 여성들의 경력을 위험에 빠뜨릴 것이라고 한다.지난 40년 동안 기술과 로봇화는 산업 경제를 변화시켰고 동시에 실업률을 증가시켰다.[10]

마이클 추이는 맥킨지글로벌연구소에서 열린 '어떤 직업이든 정말 안전한가?' 토론회에서 로봇이 실패율을 낮추면서 우월성과 차별성을 발휘한다고 주장했다.그럼에도 불구하고, 그것은 노동자의 수를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.700명 이상의 발표자들은 기술 혁신으로 저임금,[11] 저기술 직종이 사라졌다고 말했다.

컴퓨터 사이언스의 일반적인 문제

Richard Weber와 Bruce Gilchrist의 연구 결과에 기초한 STEM의 여성 고용 차별에 관한 데이터

1975년 Rutgers 대학의 Richard Weber와 콜롬비아 대학의 Bruce Gilchrist에 의해 발표된 연구는 컴퓨터 산업에서 [12]여성에 대한 차별을 설명했다.미국 노동부는 매달 여러 산업의 고용 데이터를 작성하는데, 이번 조사에서 연구진은 전자 컴퓨터 기기 제조업체의 고용 데이터에 초점을 맞췄다.자료에 따르면 1967년부터 1972년까지 전자기기 제조에 종사하는 여성의 비율은 약 27%를 유지하다가 1974년에는 31%로 증가했다.반면 전체 시민 노동력에서 여성의 비율은 1967년 36%에서 1974년 39%로 개선됐다.그 결과, 전국 평균을 밑돌고 있지만, 전자 기기 메이커에 의한 여성 고용 비율은 큰폭으로 개선되고 있다.

미국에서는 여성이 노동력의 약 39%를 차지하고 있지만, 컴퓨터 제조직의 약 31%를 차지하고 있으며, 컴퓨터 사용자직의 약 20%만을 차지하고 있습니다(키펀치 오퍼레이터의 최저 임금 집단을 제외).게다가 여성은, 자격 요건이 낮은 컴퓨터·유저·프로에 종사할 가능성이 높고, 각 부문에서는 낮은 기술 레벨로 채용되고 있다.마지막으로, 여성들은 각 직업과 능력 분야에서 남성들보다 평균적으로 더 적은 임금을 받는다.

사실, 자격 있는 노동자의 부족이 기술 수준 간의 보상 격차를 정당화하지 못한다.후자의 연구결과는 두 가지 방법 중 하나 또는 둘 다로 해석될 수 있다. 즉, 컴퓨터 사용자 직업에서 여성의 비율이 원래 남성보다 훨씬 낮거나 여성 직원의 이직률이 남성보다 훨씬 높다면 남성과 동등한 수년간의 이해와 경험을 가진 여성이 적다는 것이다.남자들의 그것.두 가설 모두 임금은 일반적으로 그 직업에 대한 수십 년의 전문 지식과 관련이 있기 때문에 관찰된 임금 격차를 합리화할 수 있다.여성의 나이와 급여 프로필을 남성의 나이와 비교해보면 이 이론들 중 하나 또는 둘 다 맞는지 알 수 있을 것이다.

컴퓨터 윤리

무역과 비즈니스에서 거버넌스, 연구, 교육, 의료, 정보 및 엔터테인먼트 시스템, 컴퓨터 및 기술 애플리케이션이 사람과 문화의 많은 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다.애플리케이션 소프트웨어를 개발 및 구축하는 관련 분야의 컴퓨터 과학자와 전문가는 그들이 만든 시스템이 사회에 광범위한 영향을 미칠 수 있기 때문에 상당한 권한을 가지고 있습니다.[13]

"컴퓨터 기술의 사회와 자연적 영향의 조사, 그리고 그와 관련된 기술의 윤리적 사용을 위한 정책의 작성과 합리화"는 컴퓨터 윤리의 [14]정의 방식이다.컴퓨터 과학은 비교적 최근에 지속적으로 발전하고 있는 분야입니다.게다가 컴퓨터 사이언티스트들이 직면하는 도덕적 문제들은 종종 다른 직업들이 직면하는 것보다 더 복잡하다.예를 들어, 공학 교육의 전통적인 윤리 연구 논문은 이러한 분야에서 원칙적인 실패의 결과로 생명이나 해악을 묘사합니다.이러한 비윤리적인 행동의 실패는 스타브라카키스의 발견에 따르면 포드 핀토 화재나 캔자스시티 하얏트 사고 붕괴에서 비롯될 수 있다.컴퓨터 사이언티스트에 의해 구현된 일부 시스템은 모든 요소에 의해 인정되어야 합니다.따라서 이와 같은 불량이나 오작동을 제거할 수 있습니다.

Stavrakaki와 그의 팀이 실시한 연구를 바탕으로 그는 61개국을 인구 통계로 삼았다.컴퓨터 사이언스(및 관련) 프로그램에서 컴퓨터 윤리를 교육하지 않는 학술 기관은 61개국에서 총 22개의 답변을 제공했습니다.전문대학에서 나온 코멘트는 1개, 모든 교과목에서 교육하는 대학에서는 21개였다.데이터베이스에 있는 응답의 거의 3분의 1(22개 중 7개)이 이탈리아 기관에서 왔습니다.불균형한 표현 결과, 잭나이프 재샘플링을 사용하여 샘플 편향을 정량화했지만, 유의한 영향은 발견되지 않았다.나머지 기관들은 유럽 전역에 분산되어 있었다.

이 연구를 통해 63%의 참가자가 컴퓨터 윤리를 배우지 않는 학원에서 컴퓨터 과학에 필수적이라고 믿고 있다.참가자들은 컴퓨터 윤리를 가르쳐야 하는 이유에 대해 다양한 주장을 인용했다.가장 인기 있는 응답은 사회에서 컴퓨터의 중요성이 계속 높아지고 있는 것으로, 대부분의 응답자들이 그렇게 말했을 것이다.문제의 전달에 대해, 일부 응답자들은 컴퓨터 윤리를 선택 과목으로 가르쳐야 한다고 생각하는 반면, 다른 응답자들은 기존 [15]커리큘럼의 일부로 가르쳐야 한다고 생각했다.

레퍼런스

  1. ^ El-Khouly, Mahmoud (2007). "Web-Based Graduate Diploma in Computer Sciences". E-Learning and Digital Media. 4 (4): 464–470. doi:10.2304/elea.2007.4.4.464. S2CID 61244257.
  2. ^ "What is Computer Science?". Department of Computer Science. University of Maryland. 2022.
  3. ^ McLennan, Dr Theresa (2004). Graduate Diploma: An Effective Route into a Computing Career? (PDF).
  4. ^ Gurevich, Yuri (September 1985). Logic and Challenge of Computer Science (PDF). Michigan: University of Michigan.
  5. ^ Denning, Peter J. (April 2005). "Is Computer Science science?". Communications of the ACM. 48 (4): 27–31. doi:10.1145/1053291.1053309. S2CID 827843.
  6. ^ El-Khouly, Mahmoud (2007). "Web-Based Graduate Diploma in Computer Sciences". E-Learning and Digital Media. 4 (4): 464–470. doi:10.2304/elea.2007.4.4.464. S2CID 61244257.
  7. ^ Beauboef, Theresa; Mason, John (June 2005). "Why the high attrition rate for computer science students: some thoughts and observations". ACM SIGCSE Bulletin. 37 (2): 103–106. doi:10.1145/1083431.1083474. S2CID 207157501.
  8. ^ McLennan, Dr Theresa (2004). Graduate Diploma: An Effective Route into a Computing Career? (PDF).
  9. ^ Masterson, Victoria (April 2022). "Robots AI Help Humans at Work". World Economic Forum.
  10. ^ Skilton, Mark; Hovsepian, Felix (2018). The 4th Industrial Revolution: Responding to the Impact of Artificial Intelligence on Business. Palgrave Macmillan Cham. doi:10.1007/978-3-319-62479-2. ISBN 978-3-319-62479-2.
  11. ^ West, Darrel M. (October 2015). "What happens if robots take the jobs? The impact of emerging technologies on employment and public policy" (PDF). Centre for Technology Innovation at Brookings.
  12. ^ Weber, Richard; Gilchrist, Bruce (1 July 1975). "Discrimination in the employment of women in the computer industry". Communications of the ACM. 18 (7): 416–418. doi:10.1145/360881.360921. S2CID 26632345.
  13. ^ Stavrakakis, Ioannis; Gordon, Damian; Tierney, Brendan (6 October 2021). "The teaching of computer ethics on computer science and related degree programmes". International Journal of Ethics Education. 7 (1): 101–129. doi:10.1007/s40889-021-00135-1. S2CID 241072351.
  14. ^ Moor, James H. (1985). What is Computer Ethics?. pp. 266–275.
  15. ^ Stavrakakis, Ioannis; Gordon, Damian; Tierney, Brendan (6 October 2021). "The teaching of computer ethics on computer science and related degree programmes". International Journal of Ethics Education. 7 (1): 101–129. doi:10.1007/s40889-021-00135-1. S2CID 241072351.