Work in Progress Pilot Study: Virtual Reality for Computational Thinking Foundations and STEM Enrichment
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
This paper presents the pilot study of a web-based desktop virtual reality (VR) instructional framework used to teach computational thinking (CT) concepts to secondary students.Classroom CT instructional practices are vastly underexplored in research on adolescent beginning programmers.Training in computational thinking, requires a firm grasp of various components ranging from fundamental aspects.The study's objective was to create a VR platform consisting of four VR learning modules to teach data types, conditionals, loops, and operators.Each module developed one CT topic with engaging interactive activities, animated models, and games with built-in self-assessment.This paper details the modules' development, deployment, and outcomes related to the use of the VR modules within a science and math enrichment camp focused on learning engineering design and coding.The study assessed student use of the four CT topics in their final design project-a coded personal reflection.A lack of the fundamental understanding of CT concepts is a critical factor in STEM attrition rates as CT skills are highly interconnected to various branches of engineering and technology.So, we employ a CT perspective to deliver essential skills related to STEM concepts to facilitate skills transfer including problem solving and critical thinking.Students' final projects were analyzed including a block-coded animation or app in code.org and a written summary of the project, as well as an "artist statement" that was required to relate the CT topics to the project's program.Data analysis is still underway.Early conclusions indicate that explicit development of each CT topic was useful for project success if the coding platform also scaffolded coding using identical language as the modules (for loops to for loops, for example.)Potential impacts of this study include recommendations for introducing CT topics to high school beginning coders.
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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 | 0,002 | 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 | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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