Primary School Pupils’ Attitudes toward Learning Programming through Visual Interactive Environments
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
New generations are using and playing with mobile and computer applications extensively. These applications arethe outcomes of programming work that involves skills, such as computational and algorithmic thinking. Learningprogramming is not easy for students children. In recent years, academic institutions like theMassachusetts Institute of Technology (MIT) and hi-tech companies, such as Google and Khan Academy, haveintroduced online environments to facilitate the teaching and learning of programming. Most of these programmingenvironments are web-based, and interactive and are supported with visual multimedia features. Therefore, they havebecome easy to use, very attractive and helpful for teaching children how to program and to develop theiralgorithmic and computational thinking skills. The proposed presentation will describe research that examined theteaching of a course to primary school children based on three on-line interactive environments: "Plastelina" for logicgames, “Code with Anna and Elsa” via the Hour of Code project block-oriented programming environment, forblock programming and "Turtle Academy" for textual programming in the Logo language. The current researchincluded the development, implementation and evaluation of the course at an elementary school. In addition, it wasaimed at investigating the pupils' attitudes toward the learning of computer programming, both before and afterparticipation in the course. The results revealed that the pupils' attitudes towards programming remained positivealso also after the participation in the course. It was also found that programming improved children's problemsolving skills.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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