Preview

Информатика в школе

Расширенный поиск

Изучение программирования с позиции теории когнитивной нагрузки

https://doi.org/10.32517/2221-1993-2024-23-5-5-11

Аннотация

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.

Об авторе

К. В. Бутарев
Московский педагогический государственный университет
Россия

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

 



Список литературы

1. 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.

2. Давыдов В. В. Виды обобщения в обучении: Логикопсихологические проблемы построения учебных предметов. М.: Педагогическое общество России, 2000. 480 с.

3. 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).)

4. Салмина Н. Г. Знак и символ в обучении. М.: Изд-во Московского университета, 1988. 288 с.

5. Уваров А. Ю. Педагогический дизайн // Информатика. 2003. № 3. С. 1–32.

6. 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.

7. 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.

8. 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/

9. 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.

10. 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.

11. 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.

12. 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.

13. Sands P. Addressing cognitive load in the computer science classroom // ACM Inroads. 2019. № 1 (10). P. 44–51. DOI: 10.1145/3210577.

14. 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.

15. Sweller J., Ayres P., Kalyuga S. Cognitive Load Theory. New York: Springer Science+Business Media, 2011. 274 p.


Рецензия

Для цитирования:


Бутарев К.В. Изучение программирования с позиции теории когнитивной нагрузки. Информатика в школе. 2024;23(5):5-11. https://doi.org/10.32517/2221-1993-2024-23-5-5-11

For citation:


Butarev K.V. Learning programming from the perspective of cognitive load theory. Informatics in school. 2024;23(5):5-11. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/2221-1993-2024-23-5-5-11

Просмотров: 198


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2221-1993 (Print)