The correlation between participating extramural programming courses and children's intelligence development
Notice bibliographique
Résumé
Recently, artificial intelligence has been developed at an surprising speed and used in different aspects in our society. In fact, robot programming courses have become a hot topic being discussed in the education sector. Since 2014, computer education reform in primary and secondary schools worldwide has advanced programming courses to the first grade of primary school or even pre-school stage[1]. Therefore, an increasing number of parents enroll their children to robot programming training courses. The father of children's programming education Mitchel Resnick [2] believe programming is a kind of education that allows children to creatively address practical problems by thinking in a way that how programs run and this goal has become the recruitment and promotion slogans used by various programming training institution. However, whether extramural programming courses can actually achieve the goal claimed or they are just a so-called 'stupid tax' paid by parents remains to be a widely discussed and controversial topic. Based on Wechsler Intelligence scale of children fourth edition measurement scale [3], our research conducts an intelligence test for 50 children, with an average age of 10 and who are attending programming courses, to find out whether participating extramural programming courses can indeed enhance children's problem-solving skills and calculation capacity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».