Identifying middle school students’ challenges in computational thinking-based science learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Computational thinking (CT) parallels the core practices of science, technology, engineering, and mathematics (STEM) education and is believed to effectively support students' learning of science and math concepts. However, despite the synergies between CT and STEM education, integrating the two to support synergistic learning remains an important challenge. Relatively, little is known about how a student's conceptual understanding develops in such learning environments and the difficulties they face when learning with such integrated curricula. In this paper, we present a research study with CTSiM (Computational Thinking in Simulation and Modeling)-computational thinking-based learning environment for K-12 science, where students build and simulate computational models to study and gain an understanding of science processes. We investigate a set of core challenges (both computational and science domain related) that middle school students face when working with CTSiM, how these challenges evolve across different modeling activities, and the kinds of support provided by human observers that help students overcome these challenges. We identify four broad categories and 14 subcategories of challenges and show that the human-provided scaffolds help reduce the number of challenges students face over time. Finally, we discuss our plans to modify the CTSiM interfaces and embed scaffolding tools into CTSiM to help students overcome their various programming, modeling, and science-related challenges and thus gain a deeper understanding of the science concepts.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle