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困ってるプログラマーをサポートする:早期介入アプローチ

プログラミングコースでリスクのある学生を特定してサポートして、より良い結果を出そう。

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プログラミング教育の早期支プログラミング教育の早期支成功率を上げる。プログラミングの学生に向けた特別支援で、
目次

プログラミングスキルは、今のデジタル世界ではめっちゃ大事だよね。みんながプログラミングを学ぶのは基本的なスキルだって思ってるけど、実際には入門コースでつまずく学生が結構いるんだよね。この苦労はコースの早い段階から始まることが多いから、早めにそういう学生を見つけて手助けすることが重要なんだ。

早期サポートの必要性

研究によると、プログラミングコースで苦労し始めた学生は、その後も苦戦し続ける傾向があるんだって。これを認識することが学生を成功に導く第一歩。私たちの目標は、コースの早い段階で失敗のリスクがある学生を特定できるシステムを作ること。これによって、教育者は特定のプログラミングコンセプトに対する集中練習問題を提供できて、学生を助けられる。

早期警告システムの開発

早期警告システムを作るためには、プログラミング学習に必要なさまざまなスキルを測る必要があるんだ。コース中に定期的な評価を計画して、学生がプログラミングコンセプトのメンタルモデルを作る能力や言語スキル、注意力、認知能力などを測るテストを行う。

データを集めたら、これらのスキルが学生のプログラミング成功を予測できるか分析するよ。また、プログラミング能力を向上させるためにデザインされた特定の練習問題の効果も評価する。

調査結果と洞察

私たちの研究では、いくつかのスキルが学生のプログラミング学習の成功を予測できることがわかった。特に、プログラミングコンセプトを早い段階でしっかり理解できる学生は、より良い成績を収める傾向があったよ。言語スキルも重要だし、流動性知能(問題解決や論理的思考能力)も関係してるけど、プログラミングの良いメンタルモデルを作るのと同じくらいの影響だね。

さらに、プログラミング言語のルールを学ぶためにデザインされた特定の構文練習問題が、学生の成功を大幅に向上させることもわかった。これらの練習で、学生の構文についての混乱を減らして、正しいコードを書く能力を高められる。

教育者への影響

私たちの発見に基づいて、プログラミングコースに簡単に組み込めるシンプルな早期警告システムの実施をおすすめするよ。早い段階で苦労しそうな学生を特定できれば、教育者は早めに特別なサポートを提供できるし、言語やプログラミングの構文に特化した練習問題を用意できる。

プログラミング学習における認知スキルの重要性

今のテクノロジー主導の社会では、プログラミングがますます重要になってきてる。にもかかわらず、プログラミングコースの失敗率は高いままなんだ。研究では、認知スキルがプログラミングスキルとどのように関係しているかを探って、プログラミング教育の改善を目指してるよ。

例えば、研究で一般的な知能と空間的思考能力がプログラミングコースでの成功に密接に関連していることが示されてる。また、細部への注意が一部の学生のパフォーマンスを向上させるみたいだけど、数学的推論はあまり影響を与えないようだね。

認知スキルとプログラミング成功

これまでの研究では、読み取り能力や空間能力が高い学生はプログラミングコースでの成績が良いことが示されてる。この研究は主に高校生を対象にしてるけど、その原則は大学生にも当てはまると思うんだ。

他の研究者たちは、異なる推論スキルがプログラミング経験とどのように関連しているかを調べて、プログラミング経験のある学生は経験のない学生よりも特定の推論タスクが得意だってこともわかったよ。

さらに、さまざまな認知スキルの包括的な評価から、一般的な認知能力や言語適性が学生のプログラミング成績に重要な役割を果たすことが明らかになった。

早期プログラミング評価の役割

以前の研究でも、学生がプログラミングコンセプトを初めて学ぶときに適切なメンタルモデルを発展させることの重要性が強調されてた。学生が早い段階でこのモデルを形成できないと、コース全体で苦労するかもしれないから、早期評価が必要なんだ。

私たちのアプローチは、こういう学生を見つけることができる早期警告システムを作ること。早めに介入を行うことで、大きな障害になる前にギャップを埋める手助けができる。

効果的なシステムの構築

私たちの研究では、プログラミングパフォーマンスを予測するためにさまざまな評価を組み合わせた早期警告システムを作ったよ。この評価をプログラミングコースの最初、もしくは始まる前に統合することを目指してる。こういう積極的なアプローチで、失敗のリスクがある学生を支援して、最初から成功を手助けしようとしてるんだ。

構文ドリルと練習問題

私たちが探った実践的な解決策の一つは、構文ドリルと練習問題の使用だよ。多くの新しいプログラマーはプログラミング言語の構文に悩んでいて、それが彼らを混乱させたりイライラさせたりすることが多い。私たちの研究では、これらの練習問題がその負担を軽減する手助けになることがわかった。

これらの練習問題は、学生が一般的な構文エラーを見つけて修正する練習をすることを可能にするんだ。そうすることで、学生は学んでいるプログラミング言語のルールにもっと慣れて、コーディングスキルが向上するんだよ。

学生参加とデータ収集

私たちの研究では、2学期にわたるプログラミングコースの学生にアンケートを実施した。さまざまなテストや練習問題を通じてデータを集めた結果、ほとんどの学生が何らかのプログラミング経験を持っていることがわかったし、それが評価に影響を与えたかもしれない。

早期警告テストはシンプルで早く終わるようにデザインしたから、コースへの導入が簡単なんだ。このテストはプログラミングの知識がなくても認知スキルを測ることができて、苦労している学生を事前に特定するのに役立つよ。

テスト結果の分析

学生からデータを集めた後、早期評価の成績を最終試験のスコアと比較した。認知スキルはプログラミングの成功とは弱い相関があったけど、特定の能力、特に言語スキルは強い関係を示したことがわかった。

早期評価で成績が良かった学生は、最終的なプログラミング試験でも良い成績を収める傾向があったんだ。

注意スキルとプログラミング

注意スキルがプログラミングの成功にどのように関連しているかも評価した。面白いことに、注意スキルはプログラミングパフォーマンスとの相関が強くなかったんだ。これは、注意がプログラミング学習にどう影響するかを疑問視させるもので、注意タスクが学生のプログラミングの可能性を示すには十分ではないかもしれない。

流動性知能とプログラミング

流動性知能は論理的思考や問題解決能力を反映するもので、プログラミングスキルとの関連が示された。でも、注意スキルと同様に、その予測力は期待ほど強くなかったんだ。これは、学生がプログラミング経験を積むにつれて流動性知能の役割が薄れることを示しているかもしれない。

今後の研究への提言

現在のデータは貴重な洞察を提供しているけど、サンプルサイズが小さかったり、評価での学生のパフォーマンスがさまざまだったりする制限がある。プログラミング成功に関する予測の信頼性を向上させるためには、将来の研究で多様な学生集団からのより広範なデータ収集に注力するべきだよ。

また、異なるレベルの認知スキルを持つ学生をよりうまく区別できる複雑な評価を探ることをおすすめする。これが、より頑丈な早期警告システムの構築に役立つかもしれない。

結論

結論として、私たちの研究はプログラミングコースにおける早期評価の重要性を強調している。早い段階で苦労する学生を特定することで、教育者は彼らを支援するためのターゲットを絞ったサポートを提供できることがわかった。認知スキル、特にメンタルモデルを発展させる能力や言語スキルがプログラミングの成功を予測できることを示したよ。

さらに、構文ドリルと練習問題が学生のプログラミングスキルを向上させる手助けになるので、教育者にとって価値のあるツールになる。私たちの早期警告システムは、苦しんでいる学生を支援するための積極的なアプローチを提供することで、最終的にはプログラミングコースでの成功率を向上させることを目指している。

今後もシステムを洗練し続け、より多くのデータを収集することで、プログラミングスキルを効果的に教える方法や学生の学習をサポートする方法についての理解を深めていきたい。早期の苦労を見つけて特定の支援を提供することで、より多くの学生がデジタル化が進む世界で貴重なプログラミング能力を身につけられるように助けていこう。

オリジナルソース

タイトル: Toward Finding and Supporting Struggling Students in a Programming Course with an Early Warning System

概要: Background: Programming skills are advantageous to navigate today's society, so it is important to teach them to students. However, failure rates for programming courses are high, and especially students who fall behind early in introductory programming courses tend to stay behind. Objective: To catch these students as early as possible, we aim to develop an early warning system, so we can offer the students support, for example, in the form of syntax drill-and-practice exercises. Method: To develop the early warning system, we assess different cognitive skills of students of an introductory programming course. On several points in time over the course, students complete tests that measure their ability to develop a mental model of programming, language skills, attention, and fluid intelligence. Then, we evaluated to what extent these skills predict whether students acquire programming skills. Additionally, we assess how syntax drill-and-practice exercises improve how students acquire programming skill. Findings: Most of the cognitive skills can predict whether students acquire programming skills to a certain degree. Especially the ability to develop an early mental model of programming and language skills appear to be relevant. Fluid intelligence also shows predictive power, but appears to be comparable with the ability to develop a mental model. Furthermore, we found a significant positive effect of the syntax drill-and-practice exercises on the success of a course. Implications: Our first suggestion of an early warning system consists of few, easy-to-apply tests that can be integrated in programming courses or applied even before a course starts. Thus, with the start of a programming course, students who are at high risk of failing can be identified and offered support, for example, in the form of syntax drill-and-practice exercises to help students to develop programming skills.

著者: Belinda Schantong, Dominik Gorgosch, Janet Siegmund

最終更新: 2024-01-25 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2402.01709

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2402.01709

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。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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