infoschoolИнформатика в школеInformatics in school2221-1993Publishing House Education and Informatics10.32517/2221-1993-2024-23-5-5-11infoschool-805Research ArticleАКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ МЕТОДИКИ ОБУЧЕНИЯ ИНФОРМАТИКЕ В СОВРЕМЕННОЙ ШКОЛЕИзучение программирования с позиции теории когнитивной нагрузкиLearning programming from the perspective of cognitive load theoryБутаревК. В.ButarevK. V.

Бутарев Кирилл Викторович - аспирант кафедры теории и методики обучения математике и информатике, Институт математики и информатики

119991, г. Москва, ул. Малая Пироговская, д. 1, стр. 1

 

Moscow

k1306969@gmail.comМосковский педагогический государственный университетРоссияMoscow State Pedagogical UniversityRussian Federation202407112024235511Copyright © Бутарев К.В., 20242024Бутарев К.В.Butarev K.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://school.infojournal.ru/jour/article/view/805

В статье обсуждаются приложения теории когнитивной нагрузки к конструированию задач и образовательных материалов по программированию. Описывается теория когнитивной нагрузки как теория педагогического дизайна, ее основания в когнитивной психологии, а именно трехкомпонентная модель Аткинсона—Шиффрина и модель рабочей памяти Бэддели. Даны определения когнитивной нагрузки и ее категорий, некоторых других важных понятий. Рассматриваются основные когнитивные эффекты, описанные теорией когнитивной нагрузки: эффект разделения внимания, эффект модальности, эффект коллективной рабочей памяти, эффект разобранного примера. Приведены примеры их практического применения в конструировании образовательных материалов по программированию, которые позволяют добиться снижения когнитивной нагрузки при обучении программированию с помощью визуализации, комментариев/комментирования и парного программирования. Уделяется внимание задаче Парсона, которая позволяет снизить внешнюю когнитивную нагрузку и сконцентрировать внимание ученика на важных для обучения аспектах задачи.

The article discusses the applications of Cognitive Load Theory in the design of tasks and educational materials for programming. It describes Cognitive Load Theory as a theory of instructional design, grounded in cognitive psychology, specifically the Atkinson—Shiffrin three-component model and Baddeley's working memory model. The article also defines cognitive load and its categories, as well as other important concepts. Key cognitive effects described by Cognitive Load Theory, such as the split-attention effect, modality effect, collective working memory effect, and worked-example effect, are examined. Practical examples of their application in the design of educational materials for programming are provided, demonstrating how they help reduce cognitive load through the use of visualization, commenting, and pair programming. Special attention is given to Parson's problems, which help reduce extraneous cognitive load and focus the student's attention on the key instructional aspects of the task.

педагогический дизайнтеория когнитивной нагрузкикогнитивная нагрузкапарное программированиезадача Парсонаinstructional designcognitive load theorycognitive loadpair programmingParson's problemReferencesБосова Л. Л. Вычислительное мышление как стратегическая цель общего образования в области информатики и информационных технологий // Актуальные вопросы методики обучения информатике в условиях цифровой трансформации образования. М.: МПГУ, 2024. С. 24–33. EDN: AGFBPC.Босова Л. Л. Вычислительное мышление как стратегическая цель общего образования в области информатики и информационных технологий // Актуальные вопросы методики обучения информатике в условиях цифровой трансформации образования. М.: МПГУ, 2024. С. 24–33. EDN: AGFBPC.Давыдов В. В. Виды обобщения в обучении: Логикопсихологические проблемы построения учебных предметов. М.: Педагогическое общество России, 2000. 480 с.Давыдов В. В. Виды обобщения в обучении: Логикопсихологические проблемы построения учебных предметов. М.: Педагогическое общество России, 2000. 480 с.Педагогический дизайн: российская и зарубежная исследовательская повестка / Е. В. Чернобай (научная редакция), Е. А. Ефимова, Ю. Н. Корешникова, М. А. Давлатова; НИУ ВШЭ, Институт образования. М.: НИУ ВШЭ, 2022. 44 с. (Современная аналитика образования. № 3 (63).)Педагогический дизайн: российская и зарубежная исследовательская повестка / Е. В. Чернобай (научная редакция), Е. А. Ефимова, Ю. Н. Корешникова, М. А. Давлатова; НИУ ВШЭ, Институт образования. М.: НИУ ВШЭ, 2022. 44 с. (Современная аналитика образования. № 3 (63).)Салмина Н. Г. Знак и символ в обучении. М.: Изд-во Московского университета, 1988. 288 с.Салмина Н. Г. Знак и символ в обучении. М.: Изд-во Московского университета, 1988. 288 с.Уваров А. Ю. Педагогический дизайн // Информатика. 2003. № 3. С. 1–32.Уваров А. Ю. Педагогический дизайн // Информатика. 2003. № 3. С. 1–32.Урсул А. Д. Цифровизация и образование для устойчивого развития: перспективы взаимосвязи в процессе эволюции // Знание. Понимание. Умение. 2020. № 2. С. 39–54. EDN: CZQPZN. DOI: 10.17805/zpu.2020.2.4.Урсул А. Д. Цифровизация и образование для устойчивого развития: перспективы взаимосвязи в процессе эволюции // Знание. Понимание. Умение. 2020. № 2. С. 39–54. EDN: CZQPZN. DOI: 10.17805/zpu.2020.2.4.Atkinson R. C., Shiffrin R. M. Human memory: A proposed system and its control processes. // The Psychology of Learning and Motivation / J. T. Spence & K.W. Spence (Eds.). 1968. P. 89–196.Atkinson R. C., Shiffrin R. M. Human memory: A proposed system and its control processes. // The Psychology of Learning and Motivation / J. T. Spence & K.W. Spence (Eds.). 1968. P. 89–196.Baddeley A. Working memory: Theories, models, and controversies // Annual Review of Psychology. 2012. Vol. 63. P. 1–29. DOI: 10.1146/annurev-psych-120710-100422/Baddeley A. Working memory: Theories, models, and controversies // Annual Review of Psychology. 2012. Vol. 63. P. 1–29. DOI: 10.1146/annurev-psych-120710-100422/Haynes C. C., Ericson B. J. Problem-solving efficiency and cognitive load for adaptive parsons problems vs. Writing the equivalent code // Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2021. P. 1–15. DOI: 10.1145/3411764.3445292.Haynes C. C., Ericson B. J. Problem-solving efficiency and cognitive load for adaptive parsons problems vs. Writing the equivalent code // Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2021. P. 1–15. DOI: 10.1145/3411764.3445292.Hou X., Ericson B. J., Wang X. Understanding the effects of using parsons problems to scaffold code writing for students with varying CS self-efficacy levels // Proceedings of the 23rd Koli Calling International Conference on Computing Education Research. 2024. New York: Association for Computing Machinery. P. 1–12. DOI: 10.1145/3631802.3631832.Hou X., Ericson B. J., Wang X. Understanding the effects of using parsons problems to scaffold code writing for students with varying CS self-efficacy levels // Proceedings of the 23rd Koli Calling International Conference on Computing Education Research. 2024. New York: Association for Computing Machinery. P. 1–12. DOI: 10.1145/3631802.3631832.Linn M. C., Clancy M. The case for case studies of programming problems // Communications of the ACM. 1992. Vol. 35. Is. 3. P. 121–132. DOI: 10.1145/131295.131301.Linn M. C., Clancy M. The case for case studies of programming problems // Communications of the ACM. 1992. Vol. 35. Is. 3. P. 121–132. DOI: 10.1145/131295.131301.Miller G. A. The magical number seven, plus or minus two: Some limits on our capacity for processing information // Psychological Review. 1956. Vol. 63. P. 81–97.Miller G. A. The magical number seven, plus or minus two: Some limits on our capacity for processing information // Psychological Review. 1956. Vol. 63. P. 81–97.Sands P. Addressing cognitive load in the computer science classroom // ACM Inroads. 2019. № 1 (10). P. 44–51. DOI: 10.1145/3210577.Sands P. Addressing cognitive load in the computer science classroom // ACM Inroads. 2019. № 1 (10). P. 44–51. DOI: 10.1145/3210577.Skudder B., Luxton-Reilly A. Worked examples in computer science // Proceedings of the Sixteenth Australasian Computing Education Conference. 2014. Auckland: Australian Computer Society. P. 59–64.Skudder B., Luxton-Reilly A. Worked examples in computer science // Proceedings of the Sixteenth Australasian Computing Education Conference. 2014. Auckland: Australian Computer Society. P. 59–64.Sweller J., Ayres P., Kalyuga S. Cognitive Load Theory. New York: Springer Science+Business Media, 2011. 274 p.Sweller J., Ayres P., Kalyuga S. Cognitive Load Theory. New York: Springer Science+Business Media, 2011. 274 p.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.