Using Topic Modeling to Extract Pre-Service Teachers’ Understandings of Computational Thinking From Their Coding Reflections
Notice bibliographique
Résumé
Contribution: This paper employs the automatic scoring of short essays as a novel way to determine pre-service teachers' knowledge of and attitudes toward computational thinking (CT) from their written reflections. Implications about designing CT courses for pre-service teachers are discussed. Background: CT is an essential 21st-century competency that supports the development of problem-solving skills. Inspired by computing science problem-solving practices, CT should transcend disciplines, but few universities or colleges include CT courses or CT content in their core courses. It is also difficult to know what pre-service teachers think about CT and their role in promoting it. Research Questions: Do pre-service teachers' coding reflections reveal any important information about their knowledge of, skills in, and attitudes toward CT? Methodology: Traditional qualitative techniques based on human raters are impractical in analyzing hundreds of essays. Topic modeling, an unsupervised machine learning modeling technique, was employed to extract topical features from participants' reflections. In one section of an undergraduate Introduction to Educational Technology course offered at a large university in Western Canada, n = 139 pre-service teachers wrote a short reflection on their experience following a 20 h Accelerated Intro to Computer Science Code.org course. Topics were identified by analyzing contextual trends in participants' written reflections. Findings: Results showed that pre-service teachers' reflections included CT concepts, practices, and perspectives. Specifically, participants connected the coding activity to prior knowledge and experiences.
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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 | 0,013 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».