Open-ended programming increases students' motivation by allowing them to solve authentic problems and connect programming to their own interests. However, such open-ended projects are also challenging, as they often encourage students to explore new programming features and attempt tasks that they have not learned before. Code examples are effective learning materials for students and are well-suited to supporting open-ended programming. However, there is little work to understand how novices learn with examples during open-ended programming, and few real-world deployments of such tools. In this paper, we explore novices' learning barriers when interacting with code examples during open-ended programming. We deployed Example Helper, a tool that offers galleries of code examples to search and use, with 44 novice students in an introductory programming classroom, working on an open-ended project in Snap. We found three high-level barriers that novices encountered when using examples: decision, search and integration barriers. We discuss how these barriers arise and design opportunities to address them.


翻译:开放式编程通过让学生解决真正的问题和将编程与自身利益挂钩,提高了学生的动力;然而,这种开放式项目也具有挑战性,因为它们常常鼓励学生探索他们以前没有学到的新的编程特点和尝试任务;守则范例是学生的有效学习材料,非常适合支持开放式编程;然而,几乎没有工作来了解在开放式编程过程中,新手如何用实例学习,以及这类工具在现实世界中的部署很少。在本文件中,我们在与开放式编程中的代码实例互动时,探索新手的学习障碍。我们采用了实例帮助器,这个工具为搜索和使用提供了一组代码范例,有44个新手在入门编程教室学习,在Snap的开放式编程项目中工作。我们发现了三个高层次的障碍,即决定、搜索和融合障碍。我们讨论了这些障碍是如何产生的,并设计了解决这些障碍的机会。

0
下载
关闭预览

相关内容

【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
最新《序列预测问题导论》教程,212页ppt
专知会员服务
83+阅读 · 2020年8月22日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档
专知会员服务
17+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
已删除
将门创投
11+阅读 · 2019年4月26日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月5日
Arxiv
8+阅读 · 2018年7月12日
VIP会员
相关VIP内容
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
最新《序列预测问题导论》教程,212页ppt
专知会员服务
83+阅读 · 2020年8月22日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档
专知会员服务
17+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
已删除
将门创投
11+阅读 · 2019年4月26日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员