Prior Programming Experience: A Persistent Performance Gap in CS1 and CS2
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
Previous work has reported on the advantageous effects of prior experience in CS1, but it remains unclear whether these effects fade over a sequence of introductory programming courses. Furthermore, while student perceptions suggest that prior experience remains important, studies have reported that a student's expectation of their performance is a more accurate predictor of outcome. We aim to confirm if prior experience (formal or informal) provides short-term and long-term advantages in computing courses or if the advantage fades. Furthermore, we explore whether the expectation of performance is a more accurate predictor of student success than informal and formal prior experience. To explore these questions, we deployed surveys in a CS1 course to gauge students' level of prior experience in programming, prediction of final exam grades, and self-efficacy to succeed in university. Grades from CS1 and CS2 were also collected. We observed a persistent (1-letter grade) gap between the performance of students with no prior experience and those with any experience, but we did not observe a noteworthy gap when comparing student performance based on formal or informal experience. We also observed differences in self-efficacy and retention rates between different levels of prior experience. Lastly, we confirm that success in CS1 can be better reflected and predicted by some controllable factors, such as students' perceptions of ability.
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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 | 0,001 |
| 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