Teaching Interaction using State Diagrams
Notice bibliographique
Résumé
To make computational thinking appealing to young learners, initial programming instruction looks very different now than a decade ago, with increasing use of graphics and robots both real and virtual. After the first steps, children want to create interactive programs, and they need a model for this. State diagrams provide such a model. This paper documents the design and implementation of a Model-Driven Engineering tool, SD Draw, that allows even primary-aged children to draw and understand state diagrams, and create modifiable app templates in the Elm programming language using the model-view-update pattern standard in Elm programs. We have tested this with grade 4 and 5 students. In our initial test, we discovered that children quickly understand the motivation and use of state diagrams using this tool, and will independently discover abstract states even if they are only taught to model using concrete states. To determine whether this approach is appropriate for children of this age we wanted to know: do children understand state diagrams, do they understand the role of reachability, and are they engaged by them? We found that they are able to translate between different representations of state diagrams, strongly indicating that they do understand them. We found with confidence p<0.001 that they do understand reachability by refuting the null hypothesis that they are creating diagrams randomly. And we found that they were engaged by the concept, with many students continuing to develop their diagrams on their own time after school and on the weekend.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».