Разлики между половете и обучението в ИТ
Повечето хора са склонни да учат нещата така, както самите те са го научили. Това вероятно е по-вярно в случай на неофициално преподаване всеки ден (показване на нов колега на въжетата, споделяне на съвет на потребител на мощност, преподаване в среда на тип влак-треньор), отколкото в по-официално планирани среди в класната стая, където учителят има възможност за планиране и може да разсъждава дали алтернативно представяне може да има по-добри резултати. Хората, участващи в по-официални обучителни дейности, също могат да имат достъп до хора с обучение по дизайн на учебни програми и обучение за възрастни. Въпреки това, дори повечето университетски преподаватели са обучени и правят изследвания по своя предмет, а не сами по себе си преподават. Същото учение, както сте били обучавани, се прилага и за документацията. Традицията да започваме въвеждането на компютърни езици (дори езици като Javascript, където това има много смисъл) с примерна програма „Здравей, Свят“ е пример. Писмените учебни материали също са склонни да следват модели или стандарти. За инсталирани, мъжки страници на Unix, GNU Info и Microsoft TechNet всички следват зададен формат. Презентациите и докладите за конференции, така че много нови технологии се въвеждат пред по-широката аудитория, също имат донякъде стандартни формати. Популярните книги „За манекените“ са още по-краен пример за това.

Стилите на преподаване и документация, които се използват в компютърното поле, са тези, които са склонни да бъдат ефективни за мнозинството от хората в тази област. Това обаче не означава, че те са ефективни за повечето хора като цяло. Оттук започва да се появява пристрастността на половете. Проучванията за стилове на учене показват, че полът и стилът на обучение са тясно свързани. Дотолкова, че стиловете на обучение често се приписват на един или друг пол. Няколко пъти съм виждал поведение, приписвано на сексизъм („Той / те няма да ме научат, защото съм жена.“), Което е по-подходящо приписвано на несъответствие в стиловете на преподаване и учене. (Това не означава, че аз също не съм виждал сексизъм.) Мисля, че това също може да е причина, поради която толкова много опити за привличане на повече жени в областта на информационните технологии са били неуспешни. Не мисля обаче, че решението на този проблем е да се опитаме да променим стиловете на преподаване, използвани в ИТ общностите, така че да включват тези, които са по-често срещани сред жените. Като цяло вярвам, че добрите учители преподават на множество стилове на обучение. Въпреки това, в област, в която се учим един друг, е нереалистично и неразумно да очакваме всички да бъдат добри учители. Най-важното е, че смятам, че стиловете на преподаване, които обикновено се използват в ИТ общността, вършат добра работа в подкрепа на хората, които учат чрез експерименти. Възможността да се изяснят нещата чрез експериментиране е критичен фактор за успех за повечето работни места в ИТ. Има много ситуации, в които не знаем отговора и трябва да го открием. Ако вече сме намерили общото решение на даден проблем, има голям шанс той да бъде автоматизиран, добавен в библиотека или добавен по друг начин към съдържанието по начин, който може да бъде използван, без дори да е необходимо да го разбираме. Отстраняване на грешки, отстраняване на проблеми, анализ на качеството, тестване на производителността, моделиране - всички изискват експериментиране и учене от резултатите и един или повече от тях са част от повечето технически задачи. Ако искаме повече разнообразие, трябва да научим хората да експериментират. Ако искате да сте в ИТ и вече не ви е приятно да се занимавате, да опитвате неща и да експериментирате, за да откриете нова информация, това е умение, което трябва да работите върху придобиването. И ако ви се струва, че вашите колеги не изглеждат готови да ви научат на каквото и да било, опитайте се да видите дали те ви дават възможности да опитате нещата и чакате въпроси.

Трябва да практикувате експерименталните си умения, опитайте тези комплекти за образователни проекти на Amazon.com

Инструкции Видео: Difference of sample means distribution | Probability and Statistics | Khan Academy (Април 2024).