Teaching CS1 with a Mastery Learning Framework: Impact on Students' Learning and Engagement
Notice bibliographique
Résumé
Mastery Learning, a pedagogical strategy in which students are allowed to prove mastery of the skills acquired in a course over multiple attempts (and used failed attempts as feedback) is becoming increasingly popular in higher education. Large introductory programming courses can use it to strengthen students' preparation for later courses, but some challenges to its adoption remain, such as how to scale this format to hundreds of students, or how to ensure that students do not fall behind on the material. In Spring 2021, the instructors at the Anonymous University transformed the structure of their CS1 course using a Mastery Learning format, reorganizing the material in units focused on the different course topics. Students were allowed to prove mastery of each unit separately and over multiple times, without penalties for missed or failed attempts. In this experience report, we will describe the strategies adopted to cater to a large cohort of novice students. We will compare the students' learning experience with a cohort of students who took the course in a more traditional format, and show that the students benefited from the new format in terms of quantity of skills mastered. Students also exhibited signs of increased motivation to practice and complete tests without grade incentives. Finally, we will discuss some pitfalls in our design and address some of the concerns of instructors interested in trying a Mastery Learning approach in their CS1 courses.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 ».