抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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学生の思考を理解し,学生の誤認識を同定することは,高品質の教育材料およびアプローチを開発する重要な前駆体である。以前の研究は,概念評価調査とタスクベースのインタビューを用いて,この知識を追求し,通常,学生が既存のコードを評価し,コード行動を予測し,または説明している。しかし,これらの条件下で捉えられた学生思考の特徴は,「野生において」発生する学生思考の特徴とは異なる可能性がある。大規模,工学的に集中したUS大学で10名の導入CS学生を対象に行った研究の結果を示した。本研究では,学生は,開発環境において相互作用しているので,「Please,思考アロド」を依頼し,与えられた実行可能に基づいて定義されたタスクに対する解決策をリバースエンジニアリングすることを試みている。著者らは,それらの行動,現在のタスク,関連するCS概念,現在の問題解決相,および確実性の表現レベルを特徴づけるために,それらの発話のスクリーンとオーディオ記録のビデオ記録を捕えて,分析した。また,著者らは,それらの不確実性の性質と,これらの不確実性が解決されたかどうかについて注目した。学生はタスク完了の成功に関係なく不確実性を示した。学生は,彼らの思考と符号化において,これらの不確実性に取り組むために,ライブ実験に参加した。しかし,正しく行動するプログラムを生成する能力は,学生が根底にある概念を完全に把握することを保証しなかった:いくつかの学生は,同時的に働く誤りコードを提出し,一方,それらの実行の正当性について疑問を表現している。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】