Электронный научный журнал

Информационно-коммуникационные технологии
в педагогическом образовании

12+

Некоторые особенности преподавания программирования за рубежом

Авторы: С. В. Журавлев, М. С. Можаров
Раздел: ИТ в образовании

Ключевые слова: обучение программированию, мотивация студентов к изучению программирования, анализ результатов обучения, когнитивные характеристики человека.

 

Keywords: learning programming, students' motivation to learn programming, analysis of learning outcomes, human cognitive characteristics.

 

Настоящая статья – попытка обобщить современные западные подходы к проблеме преподавания программирования. Нами были проанализированы диссертационные исследования, проведённые в ведущих университетах и отобраны результаты, разделяемые различными учёными.

В мире существует множество подходов к обучению студентов  программированию.  Мы  проанализировали  работы Г.   Л.   Уайта   и   М.   П.   Сивитанидеса;   К.   М.   Хэнкока;  М.  Е.  Касперсена;  П.  Д.  ДеПаскуале  III; Д. Тиг; А. Эккердал; Ю. Сорвы; Х. Лоде, Д. Е. Франчи и Н. Г. Фредериксена; Л. Ма; Д. А. Миллера; Н. Труонг; Т. Дженкинса. Рассмотрим некоторые из них.

Ключевым психологическим фактором успешного изучения любой дисциплины является мотивация. Изучением мотивации студентов      к     изучению     программирования     занимался Т. Дженкинс из университета Кента г. Кентербери (Великобритания).

Можно выделить 5 категорий мотивации:

1) внешняя – основными мотивами являются карьера и связанные с ней выгоды, чему может способствовать успешное завершение курса;

2) внутренняя – основным мотивом является повышенный интерес к вычислительной технике;

3) ощущение превосходства – основной мотив – сделать что-либо хорошо для личного удовлетворения;

4) социальная – основным мотивом является желание произвести впечатление на какую-либо третью сторону, чьё мнение важно для студента;

5) отсутствующая – полное отсутствие мотивации («Просто хочу пройти»).

Студенты с мотивацией, относящейся к одной из первых четырёх категорий, высоко ценят знания, приобретённые в ходе изучения курса программирования, в то время как студенты с отсутствующей мотивацией ценят их меньше.

За последние десятилетия в мотивационной сфере студентов произошли изменения. В 80-х гг. наличие дома компьютера было большой редкостью, и студенты проявляли повышенный интерес к информатике и, в частности, к программированию, т. е. у них преобладала внутренняя мотивация. В настоящее время, когда компьютеры стали доступны многим, обучающиеся в основном используют их для выполнения учебных заданий и для игр. Программирование большинство из них изучают с целью получения высокооплачиваемой работы, зачастую не испытывая при этом особого интереса к предмету, т. е. у современных студентов на первый план выходит внешняя мотивация.

Мотивацию можно представить как объединение двух составляющих:

1) значение, которое обучающиеся придают результату;

2) степень, с которой они рассчитывают на то, что добьются успеха на итоговой аттестации.

Чтобы мотивация была положительной, необходимо, чтобы обе эти составляющие были положительными. Так, если студент не рассчитывает на успех, он не будет мотивирован, даже если он придаёт большое значение результату обучения. Также не будет мотивирован студент, который не придаёт никакого значения результату, даже если он будет в значительной степени рассчитывать на успех.

Проведённые исследования показали, что значение, придаваемое результату, у студентов обычно постоянно и положительно, а вот степень ожидания успеха не всегда высокая, поэтому главная задача преподавателя состоит в том, чтобы способствовать развитию у студентов уверенности в себе. Он должен объяснить, почему они должны быть заинтересованы в изучении программирования. [3]

Теперь рассмотрим некоторые методы анализа результатов обучения студентов, предложенные зарубежными исследователями. А. Эккердал из Уппсальского университета (Швеция) в своей работе рассматривала феноменографический анализ понимания студентами ключевых понятий объектно-ориентированного программирования.

Объектом интереса в феноменографическом исследовании является то, как определённое явление воспринимается определённой группой людей, а также разновидность способов восприятия того или иного явления. С точки зрения феноменографии процесс обучения способствует видению чего-либо в новом свете, позволяет обратить внимание на перспективы, ранее как само собой разумеющиеся, так и незаметные для студента. При проведении феноменографического исследования чаще всего используется метод интервью.

В феноменографическом исследовании обычно используются два вида проверки достоверности полученных данных:

1) коммуникативная – подразумевает способность исследователя аргументировать свою интерпретацию полученных данных;

2) практическая – имеет отношение к тому, являются ли результаты исследования полезными и значимыми для целевой аудитории.

Также можно выделить три вида обобщения результатов исследования:

1) натуралистическое – опирается на личный опыт, оно приводит чаще всего к ожидаемым, а не к реальным результатам;

2) статистическое – официальное и точное, его основой служат объекты, выбранные случайным образом из совокупности;

3) аналитическое – предполагает высказывание обоснованного мнения о степени, в которой результаты одного исследования могут быть использованы в качестве руководства, которое может пригодиться в другом исследовании. Обобщение основано на анализе сходства и различия двух ситуаций.

Натуралистическое и аналитическое обобщение наиболее полезными могут быть в феноменографическом исследовании, при котором небольшая группа объектов выбирается из более широкой совокупности с целью получения теоретической выборки.

При проведении феноменографического исследования результатов освоения начального курса объектно-ориентированного программирования основная задача исследователя – выяснить, как студенты понимают, что значит научиться программировать, и как они понимают абстрактные понятия, такие как объект и класс.

Для того чтобы получить ответ на первый вопрос, он может в ходе интервью задавать вопросы типа:

1. Как вы думаете, что значит учиться программированию?

2. Как вы относитесь к данному курсу?

3. Что было особенно важно для Вас в этом курсе?

4. Что было самым сложным в процессе обучения?

Чтобы выяснить, как студенты усвоили основные понятия, можно задать такие вопросы:

1. Как вы поняли, что такое объект?

2. Как вы поняли, что такое класс? [2]

Г. Уайт и М. Сивитанидес (Юго-Западный Техасский государственный университет, г. Сан-Маркос) в своей статье описывает возможные влияния когнитивных характеристик человека на трудности изучения конкретных языков программирования.

Одна из таких характеристик – уровень когнитивного развития, основана на теории Пиаже. Исходя из данной теории, студенты должны соответствовать третьему уровню – уровню формальных операций. Это самый высокий уровень когнитивного развития, при котором человек способен понимать абстрактные понятия, формулировать гипотезы, систематически решать задачи. Однако многие студенты соответствуют второму уровню – уровню конкретных операций, т. е. их умственное развитие соотносится с возрастом от 7 до 12 лет.

 Проведённые исследования показали, что в большинстве случаев студенты с уровнем развития, соответствующим третьей стадии, быстрее осваивают различные языки программирования, чем студенты с конкретным уровнем. Последним проще даётся изучение скриптовых языков программирования, так как в таких языках, для того чтобы сообщить компьютеру, что должно быть сделано, вместо логических и абстрактных алгоритмов запроса и обработки данных могут быть использованы простые сообщения на английском языке.

Другая характеристика, исследуемая в данной работе – когнитивный стиль. Разные люди обрабатывают одну и ту же информацию по-разному, используя различные участки мозга, в зависимости от их когнитивного стиля. Известно, что функции левого полушария мозга отличаются от функций правого полушария. Левое полушарие отвечает за логическое мышление, а правое – за интуитивное.

Результаты исследований показали, что у студентов естественно-научного направления доминирует левое полушарие мозга (левополушарный когнитивный стиль), а у студентов гуманитарных и творческих специальностей – правое (правополушарный когнитивный стиль). Можно предположить, что процедурные, объектно-ориентированные и визуальные языки программирования легче освоить обучающимся с левополушарным когнитивным стилем, а скриптовые – студенты с правополушарным стилем. [7]

Таким образом, в зарубежных исследованиях общесистемными требованиями к преподаванию программирования являются:

1) формирование положительной мотивации студентов к изучению программирования;

2) проверка уровня усвоения обучающимися основных понятий;

3) учёт уровня когнитивного развития и когнитивного стиля каждого студента.

 

Литература.

1. Можаров М. С. Введение в структурное программирование:    учеб.    пособие    /    М.    С.    Можаров, Г. Н. Бойченко. – 2-е изд., стереот. – Новокузнецк: Изд-во КузГПА, 2014. – 203 с.

2. Можаров М. С. Формирование профессиональной мобильности будущего учителя информатики / М. С. Можаров // Педагогическая информатика. – 2009. – №3. – С. 31-37.

3. Caspersen M. E. Educating novices in the skills of programming: dissertation for the PhD degree / M. E. Caspersen. – Aarhus, 2007. – 311 p.

4. DePasquale III P. J. Implications on the learning of programming through the implementation of subsets in program development environments: dissertation for the degree of doctor of philosophy in computer science and applications / P. J. DePasquale III. – Blacksburg, 2003. – 575 p.

5. Eckerdal A. Novice programming students’ learning of concepts and practice: digital comprehensive summaries of Uppsala dissertations   from   the   faculty   of   science   and   technology   / A. Eckerdal. – Uppsala, 2009. – 76 p.

6. Eckerdal A. Novice students’ learning of object-oriented programming: dissertation for the degree of licentiate of phylosophy in computer science / A. Eckerdal. – Uppsala, 2006. – 114 p.

7. Hancock C. M. Real-time programming and the big ideas of compulational literacy: dissertation for the degree of doctor of philosophy in media arts and sciences / C. M. Hancock. – Cambridge, 2003. – 121 p.

8. Jenkins T. The motivation of students of programming: thesis for the degree of master of science / T. Jenkins. – Canterbury, 2001. – 211 p.

9. Lode H. Learning games for programming: thesis for the degree  of  master  of  science  of  media  technology  and  games  / H. Lode, G. E. Franchi, N. G. Frederiksen. – Copenhagen, 2012. – 111 p.

10. Ma L. Investigating and improving novice programmers’ mental models of programming concepts: thesis for the degree of doctor of philosophy / L. Ma. – Glasgow, 2007. – 208 p.

11. Miller J. A. Promoting computer literacy through programming python: dissertation for the degree of doctor of philosophy (Education) / J. A. Miller. – Ann Arbor, 2004. – 288 p.

12. Sorva J. Visual program simulation in introductory programming education: doctoral dissertation for the degree of doctor of science in technology / J. Sorva. – Aalto, 2012. – 422 p.

13. Teague D. Pedagogy of introductory computer programming: a people-first approach: thesis for the degree of master of information technology (research) / D. Teague. – Queensland, 2011. – 129 p.

14. Truong N. A web-based programming environment for novice programmers: dissertation for the degree of doctor of philosophy / N. Truong. – Queensland, 2007. – 286 p.

15. White G. L. A theory of the relationships between cognitive requirements of computer programming languages and programmers’    cognitive    characteristics    /    G.    L.    White, M. P. Sivitanides // Journal of information systems education. – 2002. – Vol. 13, №1. – P. 59-66.

Оставить комментарий







Авторизация
E-mail

Пароль  


Регистрация