The Role of Abstraction in Introductory Programming
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
First year computer science (CS) courses have mean failure rates as high as 30.3% [13]. In an attempt to identify and mitigate potential contributing factors to this problem, this study aims to investigate how the understanding of abstraction impacts students’ programming ability and subsequent success in a first-year data structures course. Specifically, we employ the use of videos to explicitly introduce the concept of abstraction and assess understanding through quizzes directly related to concrete programming exercises. Our work is motivated and guided by related work on abstract thinking as it relates to the skillset of a computer scientist, in addition to existing work on the introduction of abstraction as a learning outcome in computer science education. We measure the students’ understanding of abstraction through a series of short weekly quizzes tightly tied to graded programming exercises. Through our analysis we identify specific topics in the introductory CS course that present abstraction difficulties for students, and suggest potential reasons that these topics are particularly challenging. We also evaluate the students’ learning experience when taught abstraction explicitly, discussing both successes and areas in need of improvement. Finally, we recommend introducing abstraction into the early CS curriculum as an explicit learning outcome and treating the topic as a persistent theme throughout courses in order to support students’ understanding of foundational programming.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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