Measuring and fostering cognitive programming skills in beginners.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: SANTOS, Jucelio Soares dos. lattes
Orientador(a): ANDRADE, Wilkerson de Lucena. lattes, MONTEIRO, João Arthur Brunet. lattes
Banca de defesa: FIGUEIREDO, Jorge Cesar Abrantes de. lattes, ARAÚJO, Eliane Cristina de. lattes, SIQUEIRA, Sean Wolfgand Matsui. lattes, TEDESCO, Patricia Cabral de Azevedo Restelli. lattes
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29471
Resumo: As instruções atuais para ensinar habilidades cognitivas de programação apresentam lacunas em identificá-las, estruturá-las e sequenciá-las. Os novatos no Curso de Introdução à Programação (CS1) geralmente têm níveis diferentes de conhecimento prévio e habilidades de resolução de problemas amplamente variadas. Alunos que possuem algum contato prévio com programação em estágios anteriores ao CS1 podem apresentar mais facilidade de assimilar o conteúdo. Por outro lado, alunos que não tiveram essa experiência podem apresentar dificuldades no aprendizado e devem receber mais atenção dos educadores. Em geral, esse aprendizado por parte de alunos com diversos níveis de conhecimento é impactado por variados níveis cognitivos até então pouco explorados. A falta de uma correta compreensão desses níveis e a escassez de instrumentos confiáveis e válidos para um atendimento personalizado podem ter sérias implicações no ambiente de ensino em CS1. Cerca de um terço dos alunos matriculados no CS1 geralmente acabam reprovando ou desistindo. Este fato induz a desmotivação nos alunos, e a desconfiança destes cursos superiores pela comunidade acadêmica. Assim, é essencial preencher as lacunas de conhecimento sobre a identificação/segmentação de quais habilidades cognitivas estão envolvidas no aprendizado de programação, bem como, propor instrumentos confiáveis para medi-la e fomentá-las. Desta forma, esta pesquisa tem como objetivo identificar, medir e fomentar habilidades cognitivas em iniciantes em programação por meio de um instrumento confiável, adaptativo e empiricamente válido. Este instrumento determina o nível de desafio apropriado de acordo com o nível de habilidade do aluno. Para tanto, identificamos habilidades cognitivas de programação e as abordagens para promover/medir tais habilidades. Assumimos que sequenciar as habilidades cognitivas envolvidas no aprendizado da programação por meio do Domínio Cognitivo da Taxonomia Revisada de Bloom determina o nível de desafio correto em um instrumento de avaliação. Por meio desta abordagem, criamos um banco de itens e analisamos os conteúdo e semântica desses itens. Por meio das Teorias de Mensuração, calibramos o banco de itens e avaliamos a consistência interna do instrumento. Além disso, analisamos a relação entre as habilidades cognitivas de programação e a capacidade do participante em produzir código. Integramos a seleção adaptativa ao instrumento criado a fim de melhorar a seleção dos itens e a estimativa iv das habilidades dos participantes. Por fim, investigamos se a promoção de habilidades cognitivas de programação melhora o desempenho da escrita de código para iniciantes. Como resultados, fornecemos uma abordagem para sequenciar as habilidades cognitivas de programação a fim de promovê-las e medi-las. Oferecemos instrumentos confiáveis e adaptativos, que fomentam e medem habilidades cognitivas em novatos em programação de forma incremental. Além disso, obtivemos evidências empíricas sobre a influência das habilidades cognitivas promovidas pelos instrumentos sobre o desempenho dos participantes na escrita de código. Os resultados nos dão indícios que o aprendizado pode ocorrer de forma linear à medida que os alunos avançam nos níveis cognitivos na Taxonomia Revisada de Bloom. Concluímos que o desempenho cognitivo de iniciantes em programação bem sucedidos, em tarefas de escrita de código, pode estar interligada com as habilidades fomentadas pelo instrumento. Além disso, a escolha de itens administrados pelo instrumento adaptativo determina uma redução na quantidade de itens e uma sequência adequada para determinar o nível de habilidade do sujeito. Os resultados desta pesquisa podem contribuir para a prática de ensino e aprendizagem em CS1, por fornecer um instrumento que permitirá aos professores de programação coletar evidências de dificuldades iniciais de programação de forma eficiente. Os professores podem fornecer atendimento personalizado indicando questões de acordo com o nível de habilidade do aluno para compensar suas dificuldades.
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Alunos que possuem algum contato prévio com programação em estágios anteriores ao CS1 podem apresentar mais facilidade de assimilar o conteúdo. Por outro lado, alunos que não tiveram essa experiência podem apresentar dificuldades no aprendizado e devem receber mais atenção dos educadores. Em geral, esse aprendizado por parte de alunos com diversos níveis de conhecimento é impactado por variados níveis cognitivos até então pouco explorados. A falta de uma correta compreensão desses níveis e a escassez de instrumentos confiáveis e válidos para um atendimento personalizado podem ter sérias implicações no ambiente de ensino em CS1. Cerca de um terço dos alunos matriculados no CS1 geralmente acabam reprovando ou desistindo. Este fato induz a desmotivação nos alunos, e a desconfiança destes cursos superiores pela comunidade acadêmica. Assim, é essencial preencher as lacunas de conhecimento sobre a identificação/segmentação de quais habilidades cognitivas estão envolvidas no aprendizado de programação, bem como, propor instrumentos confiáveis para medi-la e fomentá-las. Desta forma, esta pesquisa tem como objetivo identificar, medir e fomentar habilidades cognitivas em iniciantes em programação por meio de um instrumento confiável, adaptativo e empiricamente válido. Este instrumento determina o nível de desafio apropriado de acordo com o nível de habilidade do aluno. Para tanto, identificamos habilidades cognitivas de programação e as abordagens para promover/medir tais habilidades. Assumimos que sequenciar as habilidades cognitivas envolvidas no aprendizado da programação por meio do Domínio Cognitivo da Taxonomia Revisada de Bloom determina o nível de desafio correto em um instrumento de avaliação. Por meio desta abordagem, criamos um banco de itens e analisamos os conteúdo e semântica desses itens. 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Os professores podem fornecer atendimento personalizado indicando questões de acordo com o nível de habilidade do aluno para compensar suas dificuldades.The current instructions to teach cognitive programming skills have gaps in identifying, structuring and sequencing them. Novices in the Introduction to Programming Course (CS1) often have different levels of prior knowledge and widely varying problem-solving skills. Students who have some previous contact with programming in stages prior to CS1 may find it easier to assimilate the content. On the other hand, students who have not had this experience may have learning difficulties and should receive more attention from educators. In general, the learning of students with different levels of knowledge is impacted by several cognitive levels, which, until now, has been little explored. A lack of the correct understanding of these levels and the need for more reliable and valid instruments for personal assistance can have serious implications in the teaching environment in CS1. About one-third of the students enrolled in CS1 usually end up failing or dropping out. This fact leads to students’ demotivation and distrust of these higher education courses by the academic community. Thus, it is essential to fill in the gaps in the knowledge about the identification/segmentation of which cognitive skills are involved in programming learning and propose reliable instruments to measure and foster them. Thus, this research aims to identify, measure, and foster cognitive skills in novices in programming through a reliable, adaptive, and empirically valid instrument. This instrument determines the appropriate challenge level according to the student’s skill level. To do so, we identify cognitive programming skills and approaches to foster/measure such skills. We assume that sequencing the cognitive skills involved in programming learning through the Cognitive Domain of Bloom’s Revised Taxonomy determines the correct challenge level in an assessment instrument. Through this approach, we created an items bank and analyzed the content and semantics of these items. Using Measurement Theories, we calibrated the items bank and assessed the instrument’s internal consistency. In addition, we analyzed the relationship between cognitive programming skills and the participant’s ability to produce code. We integrated adaptive selection into the created instrument to improve the item selection and the estimation of participants’ abilities. Finally, we investigated whether fostering cognitive programming skills improves code writing performance for novices. As a result, we provide an approach to sequencing cognitive programming skills vi to foster and measure them. We offer reliable and adaptive instruments that incrementally foster and measure cognitive skills in programming novices. In addition, we obtained empirical evidence on the influence of the cognitive skills fostered by the instruments on the participants’ performance in writing code. The results indicate that learning can occur linearly as students advance in cognitive levels in Bloom’s Revised Taxonomy. The cognitive performance of successful novice programmers in code writing tasks may be interconnected with the skills fostered by the instrument. In addition, the item choice managed by the adaptive instrument determines a reduction in the number of items and an adequate sequence to determine the subject’s skill level. These research results can contribute to teaching and learning practice in CS1 by providing an instrument that will allow programming educators to collect evidence of initial programming difficulties efficiently. Educators can assist by assigning questions according to the student’s skill level to compensate for difficulties.Submitted by Francisca Araujo (rosaguedes251@hotmail.com) on 2023-04-25T17:36:05Z No. of bitstreams: 1 JUCELIO SOARES DOS SANTOS - TESE (PPGCC) 2023.pdf: 8955358 bytes, checksum: 1df535d748ec4fd069a10bdc5d17864c (MD5)Made available in DSpace on 2023-04-25T17:36:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JUCELIO SOARES DOS SANTOS - TESE (PPGCC) 2023.pdf: 8955358 bytes, checksum: 1df535d748ec4fd069a10bdc5d17864c (MD5) Previous issue date: 2023-01-16Las instrucciones actuales para enseñar habilidades de programación cognitiva tienen lagunas identificarlos, estructurarlos y secuenciarlos. Recién llegados a la Introducción a Programación (CS1) generalmente tienen diferentes niveles de conocimientos y habilidades previas de resolución de problemas muy variados. Estudiantes que tienen contacto con la programación en etapas anteriores a CS1 puede ser más fácil para asimilar el contenido. Por otro lado, los estudiantes que no han tenido esta experiencia pueden presentan dificultades en el aprendizaje y deben recibir más atención por parte de los educadores. En general, este aprendizaje por parte de estudiantes con diferentes niveles de conocimiento es impactado por variados niveles cognitivos hasta ahora poco explorados. la falta de uno correcta comprensión de estos niveles y la escasez de instrumentos fiables y válidos para la atención personalizada puede tener serias implicaciones en el ambiente de enseñanza en CS1. Alrededor de un tercio de los estudiantes matriculados en CS1 generalmente terminan reprobando o rendirse. Este hecho genera desmotivación en los estudiantes, y desconfianza hacia estos. cursos de educación superior por parte de la comunidad académica. Por lo tanto, es fundamental llenar los vacíos de conocimientos sobre la identificación/focalización de las habilidades cognitivas involucrados en el aprendizaje de la programación, además de proponer instrumentos confiables medirlos y alentarlos. Por lo tanto, esta investigación tiene como objetivo identificar, medir y fomentar las habilidades cognitivas en los principiantes de programación a través de un instrumento fiable, adaptable y empíricamente válido. Este instrumento determina la nivel de desafío apropiado de acuerdo con el nivel de habilidad del estudiante. Para tanto, identificamos habilidades de programación cognitiva y enfoques para promover/medir tales habilidades. Suponemos que la secuenciación de las habilidades cognitivas implicadas en la aprendizaje de programación a través del Dominio Cognitivo de la Taxonomía Revisada de Bloom determina el nivel de desafío correcto en un instrumento de evaluación. A través de A partir de este enfoque, creamos un banco de elementos y analizamos el contenido y la semántica de estos elementos. elementos. A través de Teorías de Medición, calibramos el banco de ítems y evaluamos la consistencia interna del instrumento. Además, analizamos la relación entre las habilidades habilidades de programación y la capacidad del participante para producir código. Integramos el selección adaptativa al instrumento creado para mejorar la selección y estimación de ítems IV habilidades de los participantes. Finalmente, investigamos si la promoción de habilidades Las habilidades de programación cognitiva mejoran el rendimiento de escritura de código para principiantes. Como resultado, proporcionamos un enfoque para secuenciar las habilidades cognitivas de programación para promoverlos y medirlos. Ofrecemos instrumentos fiables y adaptativos, que fomentan y miden las habilidades cognitivas en programadores principiantes incrementalmente Además, obtuvimos evidencia empírica sobre la influencia de habilidades cognitivas promovidas por los instrumentos sobre el desempeño de los participantes en la escritura de código. Los resultados nos dan indicaciones de que el aprendizaje puede ocurrir en linealmente a medida que los estudiantes progresan a través de los niveles cognitivos en la Taxonomía revisada por Bloom. Concluimos que el rendimiento cognitivo de los principiantes en programación los éxitos en las tareas de escritura de código pueden estar entrelazados con las habilidades promovido por el instrumento. Además, la elección de los ítems administrados por el instrumento adaptativo determina una reducción en el número de elementos y una secuencia adecuada para determinar el nivel de habilidad del sujeto. Los resultados de esta investigación pueden contribuir para la práctica de la enseñanza y el aprendizaje en CS1, al brindar un instrumento que permitirá para que los profesores de programación recopilen pruebas de las primeras dificultades de programación eficientemente. Los profesores pueden brindar una atención personalizada indicando preguntas de acuerdo al nivel de habilidad del estudiante para compensar sus dificultades.Universidade Federal de Campina GrandePÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEICiência da ComputaçãoCognitive programming skillsFosteringBloom’s revised taxonomyMeasurementMeasuring theoriesHabilidades de programação cognitivaAdoçãoBloom revisada taxonomiaMediçãoMedindo teoriasHabilidades de programación cognitivaFomentandoBloom ha revisado taxonomíaMediciónTeorías de mediciónMeasuring and fostering cognitive programming skills in beginners.Medindo e promovendo habilidades de programação cognitiva em iniciantes.Medir y fomentar las habilidades de programación cognitiva en principiantes.2023-01-162023-04-25T17:36:06Z2023-04-252023-04-25T17:36:06Zhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29471SANTOS, Jucelio Soares dos. Measuring and fostering cognitive programming skills in beginners. 2023. 282 fl.Tese (Doutorado em Ciência da Computação), Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2023. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29471info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/29471/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALJUCELIO SOARES DOS SANTOS - TESE PPGCC 2023.pdfJUCELIO SOARES DOS SANTOS - TESE PPGCC 2023.pdfapplication/pdf8955358http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/29471/1/JUCELIO+SOARES+DOS+SANTOS+-+TESE+PPGCC+2023.pdf1df535d748ec4fd069a10bdc5d17864cMD51riufcg/294712023-04-25 14:37:33.69oai:localhost: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512023-04-25T17:37:33Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false
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Medición
Teorías de medición
description As instruções atuais para ensinar habilidades cognitivas de programação apresentam lacunas em identificá-las, estruturá-las e sequenciá-las. Os novatos no Curso de Introdução à Programação (CS1) geralmente têm níveis diferentes de conhecimento prévio e habilidades de resolução de problemas amplamente variadas. Alunos que possuem algum contato prévio com programação em estágios anteriores ao CS1 podem apresentar mais facilidade de assimilar o conteúdo. Por outro lado, alunos que não tiveram essa experiência podem apresentar dificuldades no aprendizado e devem receber mais atenção dos educadores. Em geral, esse aprendizado por parte de alunos com diversos níveis de conhecimento é impactado por variados níveis cognitivos até então pouco explorados. A falta de uma correta compreensão desses níveis e a escassez de instrumentos confiáveis e válidos para um atendimento personalizado podem ter sérias implicações no ambiente de ensino em CS1. Cerca de um terço dos alunos matriculados no CS1 geralmente acabam reprovando ou desistindo. Este fato induz a desmotivação nos alunos, e a desconfiança destes cursos superiores pela comunidade acadêmica. Assim, é essencial preencher as lacunas de conhecimento sobre a identificação/segmentação de quais habilidades cognitivas estão envolvidas no aprendizado de programação, bem como, propor instrumentos confiáveis para medi-la e fomentá-las. Desta forma, esta pesquisa tem como objetivo identificar, medir e fomentar habilidades cognitivas em iniciantes em programação por meio de um instrumento confiável, adaptativo e empiricamente válido. Este instrumento determina o nível de desafio apropriado de acordo com o nível de habilidade do aluno. Para tanto, identificamos habilidades cognitivas de programação e as abordagens para promover/medir tais habilidades. Assumimos que sequenciar as habilidades cognitivas envolvidas no aprendizado da programação por meio do Domínio Cognitivo da Taxonomia Revisada de Bloom determina o nível de desafio correto em um instrumento de avaliação. Por meio desta abordagem, criamos um banco de itens e analisamos os conteúdo e semântica desses itens. Por meio das Teorias de Mensuração, calibramos o banco de itens e avaliamos a consistência interna do instrumento. Além disso, analisamos a relação entre as habilidades cognitivas de programação e a capacidade do participante em produzir código. Integramos a seleção adaptativa ao instrumento criado a fim de melhorar a seleção dos itens e a estimativa iv das habilidades dos participantes. Por fim, investigamos se a promoção de habilidades cognitivas de programação melhora o desempenho da escrita de código para iniciantes. Como resultados, fornecemos uma abordagem para sequenciar as habilidades cognitivas de programação a fim de promovê-las e medi-las. Oferecemos instrumentos confiáveis e adaptativos, que fomentam e medem habilidades cognitivas em novatos em programação de forma incremental. Além disso, obtivemos evidências empíricas sobre a influência das habilidades cognitivas promovidas pelos instrumentos sobre o desempenho dos participantes na escrita de código. Os resultados nos dão indícios que o aprendizado pode ocorrer de forma linear à medida que os alunos avançam nos níveis cognitivos na Taxonomia Revisada de Bloom. Concluímos que o desempenho cognitivo de iniciantes em programação bem sucedidos, em tarefas de escrita de código, pode estar interligada com as habilidades fomentadas pelo instrumento. Além disso, a escolha de itens administrados pelo instrumento adaptativo determina uma redução na quantidade de itens e uma sequência adequada para determinar o nível de habilidade do sujeito. Os resultados desta pesquisa podem contribuir para a prática de ensino e aprendizagem em CS1, por fornecer um instrumento que permitirá aos professores de programação coletar evidências de dificuldades iniciais de programação de forma eficiente. Os professores podem fornecer atendimento personalizado indicando questões de acordo com o nível de habilidade do aluno para compensar suas dificuldades.
publishDate 2023
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