Ungleichheiten bei den Fähigkeiten des Computational Thinking angehen

Computational Thinking wird immer wichtiger in der heutigen Welt. In vielen Ländern, besonders in Lateinamerika, bringen Schulen diese Fähigkeiten nicht aktiv bei. Diese fehlende Ausbildung kann dazu führen, dass Schüler nicht die nötigen Fähigkeiten entwickeln, um Probleme mit Informatik-Konzepten zu lösen. Dieser Artikel schaut sich eine Studie an, die an einer Universität in Chile durchgeführt wurde, und konzentriert sich auf neue Studenten in STEM-Programmen (Wissenschaft, Technologie, Ingenieurwesen und Mathematik). Dabei wird untersucht, wie gut diese Studenten Computational Thinking verstehen und ob es Unterschiede basierend auf Geschlecht, Schultyp und vorherigem Programmierwissen gibt.

#Was ist Computational Thinking?

Computational Thinking umfasst mehrere Schlüsselprozesse. Es geht darum, Probleme in kleinere Teile zu zerlegen, Daten zu organisieren und zu analysieren und Lösungen zu finden, die ein Computer oder eine Person ausführen kann. Diese Fähigkeiten sind wichtig in einer Welt, in der Technologie eine grosse Rolle in unserem Alltag spielt. Befürworter des Computational Thinking glauben, dass jeder diese Fähigkeiten schon früh lernen sollte, um in einer technologiegetriebenen Gesellschaft Erfolg zu haben. Länder wie Australien, Südkorea und Finnland haben ihre Schulprogramme geändert, um diese Fähigkeiten zu vermitteln.

Trotz des globalen Bestrebens, Computational Thinking zu unterrichten, hat Lateinamerika nur langsam Änderungen vorgenommen. In Ländern wie Argentinien, Brasilien und Uruguay gibt es Initiativen, um diese Fähigkeiten zu fördern, aber viele Schulen schliessen Computational Thinking immer noch nicht in ihren Unterricht ein. In Chile können Schulen optionale Kurse in Computational Thinking anbieten, aber es ist kein Pflichtfach. Die meisten Bemühungen, Computational Thinking in Chile zu unterrichten, beinhalten Workshops, die von Universitäten oder NGOs organisiert werden.

#Studienziele

Die Hauptziele der Studie waren:

1. Herauszufinden, ob die Studenten vor Beginn ihres Studiums bereits irgendwelche Fähigkeiten im Computational Thinking entwickelt hatten.
2. Zu untersuchen, ob es Unterschiede in den Fähigkeiten basierend auf Geschlecht und dem Typ der besuchten Schule (privat oder öffentlich) gibt.

#Frühere Forschung zu Geschlecht und Schultyp

Einige Studien haben sich mit Geschlechtsunterschieden im Computational Thinking beschäftigt. Einige Forschungen legen nahe, dass es eine Kluft in den Fähigkeiten zwischen Jungen und Mädchen gibt, besonders in höheren Klassen. In manchen Fällen haben Mädchen jedoch gleich gut abgeschnitten, wenn sie gezielte Ausbildung erhielten. Darüber hinaus zeigt die Forschung auch, dass der sozioökonomische Status und der Schultyp die Leistungen der Schüler in STEM-Fächern beeinflussen können.

In Chile ist das Bildungssystem stark nach sozioökonomischen Faktoren segregiert. Das bedeutet, dass Schüler aus einkommensschwachen Familien oft öffentliche Schulen besuchen, während wohlhabendere Familien in der Regel Privatschulen besuchen. Infolgedessen gibt es eine erhebliche Beziehung zwischen Schultyp und akademischer Leistung. Schüler von Privatschulen erzielen im Allgemeinen bessere Ergebnisse als ihre Mitschüler von öffentlichen oder subventionierten Schulen.

#Studiendesign

Die Studie konzentrierte sich auf Studenten, die kürzlich an einer Universität, die auf STEM-Programme spezialisiert ist, aufgenommen wurden. Die Teilnehmer wurden eingeladen, einen Test zu absolvieren, der ihre Fähigkeiten im Computational Thinking bewertet. Der Test war so gestaltet, dass er ihre Fähigkeiten in mehreren Bereichen, einschliesslich grundlegender Anweisungen und Sequenzen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen, bewertet.

Die Forscher sammelten demografische Informationen von den Teilnehmern, darunter Geschlecht, Schultyp und vorheriges Programmierwissen. Ziel war es, zu analysieren, wie diese Faktoren ihre Ergebnisse im Computational Thinking beeinflussten.

#Ergebnisse

#Überblick über die Ergebnisse

Die Studie umfasste über 500 neue Studenten. Die Ergebnisse zeigten, dass die Studenten im Allgemeinen gut im Test des Computational Thinking abschnitten, was auf ein gutes Fähigkeitsniveau hinweist. Die Analyse offenbarte jedoch auch erhebliche Unterschiede basierend auf Geschlecht und Schultyp.

#Geschlechtsunterschiede

Die Studie ergab, dass männliche Studenten im Durchschnitt höhere Punktzahlen erzielten als weibliche Studenten. Diese Kluft deutet darauf hin, dass Jungen möglicherweise schon vor dem Eintritt in die Universität stärkere Fähigkeiten im Computational Thinking entwickelt haben als Mädchen. Der Unterschied blieb signifikant, selbst wenn man vorherige Programmiererfahrungen berücksichtigte.

Interessanterweise hat einige Forschungsergebnisse nahegelegt, dass Mädchen bei entsprechender Schulung zu Jungen aufholen können, aber diese Studie zeigt, dass die Geschlechterkluft unter den Studenten, die in die STEM-Programme in Chile eintreten, weiterhin besteht. Dieses Muster stimmt mit Ergebnissen aus anderen Ländern überein, wo Unterschiede in den Fähigkeiten im Computational Thinking in höheren Klassen deutlicher werden.

#Unterschiede im Schultyp

Es gab auch beobachtbare Unterschiede in der Leistung basierend auf dem Schultyp der Teilnehmer. Studenten von Privatschulen erzielten höhere Punkte als diejenigen von öffentlichen oder subventionierten Schulen. Dieses Ergebnis hebt eine weitere Ungleichheit in den Bildungsmöglichkeiten und -ergebnissen hervor.

Insgesamt zeigte die Datenauswertung, dass Studenten mit vorheriger Programmiererfahrung im Test besser abschnitten. Allerdings waren weibliche Studenten unter denjenigen mit Programmiererfahrung unterrepräsentiert, was darauf hindeutet, dass sie möglicherweise weniger Möglichkeiten hatten, diese Fähigkeiten vor dem Studium zu erlernen.

#Bedeutung der Ergebnisse

Die Ergebnisse dieser Studie legen nahe, dass es systematische Probleme im Bildungssystem gibt, die zu Ungleichheiten im Computational Thinking führen. Das Fehlen verpflichtender Schulungen in Computational Thinking kann zu Fähigkeitslücken bei Schülern führen, insbesondere bei Schülern aus unterschiedlichen Geschlechtern und sozioökonomischen Hintergründen.

#Geschlechterdisparitäten angehen

Um die Geschlechterkluft im Computational Thinking anzugehen, ist es entscheidend, Programme zu implementieren, die allen Schülern, insbesondere Mädchen, gleiche Chancen bieten. Workshops und gezielte Schulungen können dabei helfen, weiblichen Studenten ihre Fähigkeiten im Computational Thinking zu entwickeln.

Zukünftige Forschungen können den Einfluss verschiedener Lehrmethoden und Schulungsprogramme auf die Reduzierung geschlechtsspezifischer Unterschiede untersuchen. Wenn Initiativen sich als wirksam erweisen, können sie in grösserem Massstab eingeführt werden, um den gleichen Zugang zur Informatikausbildung für alle Schüler zu fördern.

#Unterschiede im Schultyp angehen

Neben den geschlechtsspezifischen Ungleichheiten hebt die Studie die Notwendigkeit hervor, Unterschiede basierend auf dem Schultyp anzugehen. Bemühungen, die Bildungsmittel und -möglichkeiten für Schüler an öffentlichen und subventionierten Schulen zu verbessern, können dazu beitragen, die Chancengleichheit für alle Lernenden zu fördern.

Indem Programme geschaffen werden, die auf die Bedürfnisse von Schülern aus verschiedenen Hintergründen zugeschnitten sind, können Lehrer sicherstellen, dass jeder Schüler eine Chance hat, im Computational Thinking und anderen STEM-Fächern erfolgreich zu sein.

#Zukünftige Forschungsrichtungen

Die Ergebnisse der Studie eröffnen mehrere Wege für zukünftige Forschungen. Langzeitstudien könnten die Entwicklung von Fähigkeiten im Computational Thinking über die Zeit verfolgen und Einblicke geben, wie sich diese Fähigkeiten im Laufe der schulischen Ausbildung entwickeln.

Forschung kann auch die Faktoren untersuchen, die zu den beobachteten Fähigkeitsklücken beitragen. Das Verständnis der Rolle von gesellschaftlichen Normen, Erwartungen und Stereotypen kann helfen, Strategien zu entwickeln, um diese Unterschiede zu verringern.

Die Untersuchung der Auswirkungen verschiedener Bildungsstrategien und Programme auf die Fähigkeiten im Computational Thinking kann wertvolle Einblicke für Pädagogen liefern. Indem sie lernen, was für verschiedene Schülergruppen am besten funktioniert, können Schulen ihre Programme anpassen, um bessere Lernergebnisse zu erzielen.

#Fazit

Die Studie unter neuen STEM-Studenten an einer chilenischen Universität hebt bedeutende Ungleichheiten in der Entwicklung von Fähigkeiten im Computational Thinking hervor. Die Ergebnisse zeigen eine Geschlechterkluft, bei der männliche Studenten besser abschnitten als weibliche Studenten, sowie Unterschiede basierend auf dem Schultyp. Diese Ergebnisse betonen die Notwendigkeit von inklusiveren Bildungspraktiken, um diese Ungleichheiten anzugehen.

Der Zugang zu Schulungen im Computational Thinking zu verbessern, insbesondere für unterrepräsentierte Gruppen, kann helfen, ein gerechteres Bildungsumfeld zu fördern.

Zukünftige Anstrengungen sollten darauf abzielen, Programme zu schaffen, die allen Schülern gleiche Möglichkeiten bieten, und Forschungen durchzuführen, die die Faktoren weiter untersuchen, die die Unterschiede im Computational Thinking beeinflussen. Indem sie daran arbeiten, diese Lücken zu schliessen, können Pädagogen sicherstellen, dass alle Schüler darauf vorbereitet sind, in einer zunehmend digitalen Welt erfolgreich zu sein.