Impact of Open-Ended Assignments on Student Self-Efficacy in CS1
Notice bibliographique
Résumé
A goal of many Computer Science Education (CSE) researchers is reconceptualizing aspects of introductory Computer Science (CS1) to increase student engagement and retention. The measure of self-efficacy, or one's personal judgment about their ability to accomplish a task, is a valuable component of student learning as it affects one's level of effort and perseverance against obstacles. A potential way to restructure aspects of CS1 to increase self-efficacy is by allowing students to have more room for freedom/experimentation within assignments. The purpose of this study is to analyze the impact of a specific, open-ended assignment structure on self-efficacy and academic performance, through a quasi-experimental study involving undergraduate CS1 students. Two concurrent lecture sections (Section A and B) with the same instructor were given two different versions of an assignment --- (1) a control version with a typical, standard structure, and (2) an open-ended version with an additional requirement to add enhancements of the student's own choosing to the project. For assignment 1, Section A completed the control assignment, while Section B completed the open-ended assignment. For assignment 2, to counterbalance the groups, Section B completed the control assignment while Section A completed the open-ended one. We found both average self-efficacy and average assignment grades were consistently (although not significantly) higher for students who completed the open-ended versions, and that self-efficacy significantly affected the average grade of both assignments, regardless of the type of assignment structure.
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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 | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».