プログラミングコースにおけるグループダイナミクスの学習への影響
研究は、グループ形成やディスカッションがプログラミング教育の成果にどう影響するかを調べてるよ。
Tong Wu, Xiaohang Tang, Sam Wong, Xi Chen, Clifford A. Shaffer, Yan Chen
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協力学習、つまり学生がグループで一緒に作業することは、コンピュータサイエンス教育において重要な役割を果たすよ。CS1みたいな入門プログラミングコースでは、この方法が学生が教材に取り組み、新しいアイデアを理解し、互いに学び合うのを助けるんだ。一般的なアプローチの一つに「ピアインストラクション」があって、学生が個別に質問に答えた後、クラスメートと話し合ってから自分の回答を見直すんだ。これがよく、学習成果を向上させるんだよ。
でも、協力学習の利点があるにもかかわらず、グループディスカッションやグループの形成方法が学生のパフォーマンスにどのように影響するかは不明なんだ。これをもっと理解するために、大規模な入門プログラミングコースで異なるグループ形成方法とそれが学生のパフォーマンスにどう影響するかを調査したんだ。
研究の概要
私たちの研究では、多くの学生がいる大きな教室で11回のセッションを行った。グループを形成する方法として、ランダムグループ(無作為にグループに割り当てられる)と、スキルのバランスを考えたグループ(異なるスキルレベルの学生を混ぜる)を使ったんだ。目的は、これらの異なるグループ設定がディスカッションへの参加とコーディングタスクのパフォーマンスにどう影響するかを見ることだった。
全体で788人の学生が複数のセッションで一緒に作業したよ。学生はコーディング演習中にチャットシステムを使ってコミュニケーションを取り、彼らのやり取りやコーディング提出に関する多くのデータを集めた。
主な発見
グループの参加とパフォーマンス: 活発なグループに参加することは、苦戦している学生がコーディングタスクでうまくいくのを助けることが多いと分かった。でも、これはいつもそうとは限らなかったんだ。時には、あまりディスカッションしないグループでもうまくいくことがあり、学生の学び方は複雑で、ただおしゃべりするだけではないことを示唆している。
アクティブグループと非アクティブグループ: 私たちの分析では、コーディングの課題について活発に議論しているグループとそうでないグループを比較したんだ。約66%のアクティブグループがパフォーマンスの低い学生を改善させるのに役立った。でも、いくつかの非アクティブグループでも改善が見られたのは驚きだった。
関連性のある議論と無関係な議論: アクティブグループの議論の質を見てみた。コーディング問題について意味のある会話をしたグループは、オフトピックの議論をしたグループよりも良いパフォーマンスを示す傾向があった。ただ、無関係な議論が良い結果につながったセッションもあって、グループ学習の予測不可能性を浮き彫りにしたよ。
グループ形成の影響: 結果は、グループ形成の方法が学生のパフォーマンスに大きな変化をもたらさなかったことを示している。ランダムグループとバランスの取れたグループのパフォーマンス結果は似ていた。このことから、会話の質や個々の学生の特性など、他の要因が最初にグループが形成される方法よりも重要かもしれないことが示唆される。
専門学生の役割: プログラミングタスクで高いパフォーマンスを示した専門学生は、いくつかのグループで重要な役割を果たしていた。活発な議論では、多くの成功したグループがこれらの専門家にリードされていたんだ。経験豊富な仲間がいることが、苦戦している学生に難しい概念を理解させ、スキルを向上させるのに役立つことが分かった。
協力学習の課題
協力学習には利点があるけど、研究中にいくつかの課題に直面したよ:
グループの構成: 実際の教室でスキルレベルにバランスを持たせた理想的なグループを作るのは難しい。専門知識をバランスさせようとしたけれど、期待通りにはいかなかった。
個人作業への集中: いくつかの学生は、仲間と関わるよりも自分のコーディングに集中したがっていて、グループ作業の利点が限られることがあった。
セッションごとの変動: グループ形成方法の効果がセッションごとに変わっていて、ワンサイズ・フィッツ・オールのアプローチが効果的ではない可能性があることを示している。
結論
私たちの研究は、プログラミングコースにおける協力学習の複雑さを浮き彫りにしている。活発な議論は通常学生の成長を助けるけれど、結果に影響を与える要因は多様で、インタラクションの質やグループメンバーの専門知識、個々の学生の行動が含まれる。
異なるグループ形成方法には明確な利点がないことは、私たちがグループ形成方法だけではなく、どのように議論を促進し、協力環境での学びを最大化するかを考える必要があることを示唆している。
教育者への影響
教育者にとって、これらの発見は重要な考慮事項を示唆しているよ:
質の高い議論を促す: グループでの意味のある会話を促すことで、より良い学習結果につながるかもしれない。教育者は学生がコーディングについて効果的に議論できる方法を見つけるべきだ。
グループスキルのバランスを取る: ランダムグループが場合によっては有効かもしれないけど、スキルの構成に注意を払うことでより生産的なグループ作業につながるかもしれない。
グループダイナミクスに対処する: 個々の行動がグループ学習に与える影響を理解することが重要だ。教育者は全ての学生が参加するように促し、協力の利点を思い出させることができる。
継続的改善: 教育者はグループのパフォーマンスを継続的に評価し、協力学習の体験を向上させるために戦略を適応すべきだ。
今後の方向性
この研究は新しい問いや調査の道を開くよ。将来の研究では、学生の性格が参加や学びに与える影響を含めて、グループダイナミクスのニュアンスをさらに探求できるかもしれない。また、学生が学びを進める中で、協力学習がプログラミングスキルに与える長期的な影響も見ていくと良いだろう。
これらの複雑さを理解することで、教育者はプログラミングコースの学生の多様なニーズに応える、より効果的な協力学習環境を作れるようになるかもしれない。
タイトル: The Impact of Group Discussion and Formation on Student Performance: An Experience Report in a Large CS1 Course
概要: Programming instructors often conduct collaborative learning activities, such as Peer Instruction (PI), to enhance student motivation, engagement, and learning gains. However, the impact of group discussion and formation mechanisms on student performance remains unclear. To investigate this, we conducted an 11-session experiment in a large, in-person CS1 course. We employed both random and expertise-balanced grouping methods to examine the efficacy of different group mechanisms and the impact of expert students' presence on collaborative learning. Our observations revealed complex dynamics within the collaborative learning environment. Among 255 groups, 146 actively engaged in discussions, with 96 of these groups demonstrating improvement for poor-performing students. Interestingly, our analysis revealed that different grouping methods (expertise-balanced or random) did not significantly influence discussion engagement or poor-performing students' improvement. In our deeper qualitative analysis, we found that struggling students often derived benefits from interactions with expert peers, but this positive effect was not consistent across all groups. We identified challenges that expert students face in peer instruction interactions, highlighting the complexity of leveraging expertise within group discussions.
著者: Tong Wu, Xiaohang Tang, Sam Wong, Xi Chen, Clifford A. Shaffer, Yan Chen
最終更新: 2024-08-26 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2408.14610
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2408.14610
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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