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Drill-type adaptive debugging to boost programming skills
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AI
DOI：10.1080/08993408.2026.2672717.png)
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摘要
En 中文
信息技术教育研究经常呼吁将调试技能纳入教育，其掌握也有助于编程学习。编程和调试都是复杂任务，其掌握需要同时操作多个相互关联的部分。认知负荷理论表明，减少新信息呈现的复杂性可以提高教育效果。复杂概念在首次遇到时若先在孤立情境中理解，再组合成复杂场景，可能更容易被理解。近期对编程教育文献的综述将关注孤立元素作为研究空白。为填补这一研究空白，设计了以孤立元素为重点的编程干预措施。该干预基于训练型练习，通过自适应系统交付，聚焦调试并进一步支持基于Code.org的现有教育方法，旨在降低其认知负荷。一项包含89名四年级学习者的前后测试研究，比较了实验干预与基于Code.org和标准STEM活动的不同方法对编程技能的影响。结果显示，实验条件下的后测表现存在显著差异，实验性的自适应训练型干预带来了更好的整体表现。本研究展示了该方法的潜力作为有效的教育策略。同时强调了关注孤立元素和自适应训练型练习的益处，即使在专门为新手设计的环境中（如Code.org），也可能带来优势。
Keyword:
Block-based programming languages
adaptive learning
debugging
Cognitive Load Theory
期刊
C
IF:
2.2
论文数:
218
被引数:
1.1K
机构
引用论文
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