The Effects of Web 2.0 Technologies Usage in Programming Languages Lesson on the Academic Success, Interrogative Learning Skills and Attitudes of Students towards Programming Languages
Notice bibliographique
Résumé
It is observed that teacher candidates receiving education in the department of Computer and Instructional Technologies Education are not able to gain enough experience and knowledge in “Programming Languages” lesson. The goal of this study is to analyse the effects of web 2.0 technologies usage in programming languages lesson on the academic success, interrogative learning skills and attitudes of students towards programming languages. “Pre-test-Post-test Control Group Quasi-Experimental Design Model” is used as research model in this study. Participants are divided into two groups named experimental group and control group. The work group chosen from the population for this study consists of 75 students in total receiving education in the 2nd grade of Computer and Instructional Technologies Teaching Department of Faculty of Ahmet Keleşoğlu, Necmettin Erbakan University in 2015-2016 academic year. “Academic Success Test” developed by researcher, “Attitude Towards Programming Languages Scale” which is adapted into Turkish by Durak (2013) and “Interrogative Skills Scale” developed by Aldan, Kandemir and Saraçoğlu (2013) are used in the study. As a result of the study, it is concluded that students receiving education within the experimental group are more successful. When analysing their attitudes towards programming languages, it is concluded that attitudes of students in experimental group are more positive than that of those in control group. Analysing the effects of students using and not using cooperative learning environment developed with Web 2.0 technologies on their interrogative learning skills, it is determined that post-test grades of experimental group are higher than those of control group. According to the result of the study, a learning environment designed with Web 2.0 technologies has high-level effects on students’ academic success and attitudes towards programming languages and has medium-level effect on their interrogative learning skills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».