Развитие вычислительного мышления
Вычислительное мышление
- вычислительные концепции, с которыми программисты взаимодействуют при разработке программ (итерация, параллелизм, события, условные обозначения, операторы и данные);
- вычислительные практики (отладка проектов или адаптация чужой работы)
- вычислительные перспективы.
- Формулирование проблемы как пути, кто способствуют использованию компьютера и других инструментов для решения;
- Логическая организация и анализ данных;
- Репрезентация данных через абстракцию — симуляции или модели;
- Идентификация, анализ и применение возможных решений для решения цели развития эффективного комбинации шагов и ресурсов;
- Генерализация и перенос эти проблемно-ориентированных процессов на другие широко распространенные проблемы.
Оценка развития вычислительного мышления
Ученики с ментальными нарушениями являются наиболее недооцененной категорией студентов для обучения их информатике и развитию вычислительного мышления. Поскольку найдены исследования в основном для людей с нарушениями слуха и речи. Развитию ВМ у детей с ментальными нарушениями посвящено недостаточное количество научных исследований.
К ментальным нарушениям, относятся такие нозологии, как аутистический спектр, болезнь Альцгеймера, черепно-мозговая травма, расстройство памяти, нарушение развития или неспособность к обучению, синдром Дауна, когнитивные нарушения.
Ряд авторов в качестве цели обучения информатике выбрали формирование навыков программирования для дальнейшего трудоустройства людей с ментальными нарушениями, другие авторы в качестве цели поставили разработку навыков геймдизайна. Помимо этих основных целей были достигнуты и дополнительные цели – развития вычислительного мышления, навыков коммуникации в группе, лидерства.
При обучении программированию большинство исследований используют визуальный и блочный язык, в частности, Scratch для того, чтобы увеличить доступность среды программирования через цветовое восприятие разных блоков алгоритма. В исследовании R. Munoz [36] Scratch использовался как игровая платформа, в остальных случаях – как базовый язык программирования.
Примечательно, что K.Eiselt [12] после изучения базовых конструктов переходят к текстовому программированию в среде Greenfoot, что показывает эффективность визуального программирования как средства развития алгоритмического мышления. Подобный переход на изучение другой среды программирования наблюдается в исследовании V.Koushik [27]: после Scratch обучающиеся с ментальными нарушениями переходят на изучение интернета вещей.
Исследование A.Begel [3] отличается тем, что для формирования навыков геймдизайна выбрана среда MakeCode Arcade, которая тоже представляет собой визуально-блочную среду программирования.
В обучении робототехнике исследователи использовали осязаемый робот KIBO и Lego Mindstorm как наиболее удобные для обучения людей с ментальными нарушениями. C.S.González-González [18] на примере деревянного робота формировал базовые навыки программирования и вычислительного мышления у детей дошкольного возраста с синдромом Дауна. В исследовании S.Bui [7] развивалась игровая деятельность детей с аутистическим спектром через совместное создание роботов на Lego Mindstorm. В обоих случаях помогали педагоги и логопеды. Наличие подобных исследований показывает об успешности обучения студентов с ментальными нарушениями информатике и вычислительному мышлению.
Развитие вычислительного мышления у детей с ментальными нарушениями
Существует разнообразные инструменты оценки развития ВМ, к которым относят тесты, задания, проекты.
K.Brennan и M. Resnick предложили популярный подход к оценке навыков ВМ через анализ портфеля проектов, интервью на основе артефактов и анализ сценариев проектирования [5].
Другие исследователи используют задачи Бебраса используется в качестве общей меры уровня навыков ВМ детей. Задания представляют собой широкий набор заданий, предназначенных для использования в рамках Международного конкурса Bebras International Challenge по информатике и вычислительному мышлению, который состоит из ежегодного всемирного задания, направленного на повышение вовлеченности учащихся в возрасте от 5 до 19 лет в информатику и повышение их знаний концепций информатики и содействие развитию навыков вычислительного мышления посредством решения реальных и увлекательных задач [9].
Исследование V. Dagiene показывает, что короткие задачи Bebras продвигает навыки решения проблем и концепции информатики: способность разбивать сложные задачи на более простые компоненты, алгоритмическое мышление, распознавание образов, обобщение образов и абстракцию [10].
Тест M.Román-González [41] содержит 28 вопросами с четырьмя вариантами ответов, каждый элемент касается одной или нескольких из следующих семи вычислительных концепций, упорядоченных по возрастающей сложности: основные направления и последовательности (4 элемента); Петли – повторы раз (4 шт.); петли – повторять до (4 п.); If – простое условное предложение (4 пункта); If/else – сложное условное предложение (4 ед.); Пока условно (4 шт.); Простые функции (4 шт.).
Элементы были контекстуализированы в двух типах приложений ВМ кодирование в робототехнике и рассуждение о повседневных событиях c 23 заданиями с закрытыми и открытыми оценочными рубриками. Chen G., Shen J.
Швейцарская команда исследователей во главе с L. El-Hamamsy в 2022 году предложила свой компетентный валидированный тест на оценку ВМ школьников [13]. Тест представляет собой MCQ из 25 вопросов возрастающей сложности, в которых рассматриваются следующие концепции вычислительного мышления, определенные Бреннаном и Резником (2012): блок 1 — последовательности (вопросы 1-4), блок 2 — простые петли (вопросы 5-8), блок 3 — сложные петли (вопросы 9-15), блок 4 — условные операторы (вопросы 16-19), блок 5 — операторы while (вопросы 20-23), блок 6 — сочетание понятий (вопросы 24-25).
Рассмотренные инструменты оценки ВМ являются разнообразными, их выбор зависит от цели, скорости проведения измерения развития ВМ.
Онлайн технологии в специальном обучении
Цифровые технологии играют большую роль в инклюзивном образовании в роли вспомогательных технологий, цифровых образовательных ресурсов, платформ обучения, информационных систем. За время пандемии COVID19 появилось большое количество ресурсов технологии веб 3.0 для создания образовательного контента. Они используются как альтернатива десктопным приложениям. Анализ исследований показал наиболее популярные ресурсы, которые используются в общей и средней школе [11, 23, 28, 34, 45, 49].
Table 1. Анализ онлайн сервисов для безошибочного обучения и развития ВМ
Направление | Виды заданий | Визуализация |
Видеоконтент | Educreations, Annotate, Jing, Loom | Сервисы позволяют создавать видеоконтент: видеороликов и скринкастов |
Образовательный контент | iSpring, Genial.ly, BlendSpace | Сервисы позволяют создавать интерактивные рабочие листы учителя, интерактивные плакаты. Очень удобно для организации перевёрнутого обучения. С помощью данного сервиса можно собрать все разнохарактерные учебные материалы. Имеется возможность организации обратной связи с учащимися |
Викторины, квесты | Socrative, Kahoot, Quizziz, Quizlet, GoSoapBox, Learnis | Сервисы позволяют создать игры-квесты, викторины, флэшкарточки (терминологические словари) и интерактивное видео. |
Тесты, опросы | Plickers, BrandQuiz, Wick Editor, Formative, GoogleForms | Удобные приложения для быстрой оценки знаний обучающихся на занятиях. |
Интерактивные презентации и рабочие листы | Mentimeter, УДОБА, H5P, Visme | Конструкторы открытых интерактивных цифровых образовательных ресурсов. Инструменты для создания различного цифрового дидактического материала с целью визуализации данных |
Игровые упражнения, интерактивные задания | Educaplay, Interacty, Raptivity, LearningApps, Flippity | Сервисы позволяют учителю организовать цифровое сопровождение формирующего оценивания в игровой форме. |
Виртуальные классы | Spiral, GoogleClassRoom | Бесплатные виртуальные классы для организации различных видов учебной деятельности в синхронном и асинхронном режиме |
Интерактивная доска | AMW board, WhiteboardFox, Annotate | Виртуальная доска для онлайн-уроков, инструмент дистанционного обучения, который можно использовать почти на любых предметах |
Виртуальная стена, карты | Padlet, ThingLink | Виртуальная доска для онлайн-уроков, инструмент дистанционного обучения, который можно использовать почти на любых предметах |
В таблице представлены наиболее популярные сервисы, которые используются в учебном процессе.
Использование цифровых технологий, в том числе технологий веб 3.0 в специальной педагогике направлено на организацию качественного обучения без ошибок и с ошибками. Безошибочное обучение (EL) — это метод организации обучения, в котором используются задания или инструкции, чтобы люди не совершали ошибок в процессе обучения. То есть такое обучение, позволяет ребенку выполнять любое задание правильно, что важно для того, чтобы не пропал интерес к занятиям или к другому виду деятельности [19].
Безошибочное обучение применяется для обучения труднообучаемых детей с использованием инструкций с обратной связью для формирования или затухания стимула. Безошибочное обучение — это учебная стратегия, широко используемая для людей с нарушениями интеллекта и развития. [14].
Хорошие результаты получило использование безошибочного обучения для людей с деменцией. Структурированное переобучение улучшило выполнение повседневной деятельности [47].
Процедуры безошибочного обучения также обычно используются при обучении тактичным отношениям людей с диагнозом расстройство аутистического спектра (РАС) [30].
Безошибочное обучение относится к методам обучения различению, которые устраняют или минимизируют реакцию на неправильный выбор, что позволяет учителю программировать приобретенные навыки у детей с первазийными расстройствами развития в школьных условиях [35].
Использование цифровых ресурсов для безошибочного обучения студентов с особыми образовательными потребностями позволяет значительно улучшить процесс обучения, усваивать понятия, которые в традиционном обучении не были доступны [40].
Реализация безошибочного обучения в мобильном приложении для людей с болезнью Альцгеймера описана в исследовании [19], в компьютерном приложении запрограммированы сценарии обучения: обучающие компоненты, упражнения на тренировку памяти с немедленной положительной обратной связью для активного участия испытуемых.
Основные выводы по разработке цифровых ресурсов для обучения людей с ментальными нарушениями: а) программное обеспечение должно быть понятным и простым в использовании; б) содержать визуальные изображения реальных объектов; в) содержать объекты, с которыми учащиеся знакомы и которые находятся в их окружении; г) задача разбивается на составные части; д) повторение и практика для повышения мастерства путем заучивания; е) обучение от простому к сложному; ж) обеспечение немедленной положительной обратной связи для закрепления обучения; и) обеспечение безопасной тренировочной атмосферы с подсказками.
Учитывая эти принципы, мы разработали задания на безошибочное обучение навыкам вычислительного мышления в онлайн сервисах Wordwall (wordwall.net) и Miro (miro.com). Почему были выбраны данные сервисы?
Miro позволяет перетаскивать элементы по игровому полю, рисовать объекты, комментировать действия, при это учитель может установить защиту рабочей области от непреднамеренного изменения задания.
В сервисе Wordwall можно создавать интерактивные задания на перетаскивание элементов, установление соответствия, перемещения героя в игре. В таблице 2 показаны задания, которые разработаны нами для проведения обучения вычислительному мышлению детей с ментальными нарушениями по темам обучения последовательности, простым и сложным петлям, условным операторам, рекурсии и комбинированному алгоритму.
Table 2. Примеры заданий на онлайн-платформе
Пример задания | Описание | Цели |
Задание выполняется в сервисе Miro.com совместно с тьютором, который может находиться рядом или дистанционно. Упражнение направлено на трассировку программы, которая представлена в виде стрелок справа. | 1. познакомить ученика с интерфейсом программы, научить читать программу 2. формирование стимула на выполнение программе в среде путем перетаскивания исполнителя | |
Задание выполняется в сервисе Wordwall. Игра на определение последовательности. Ученик читает действие и перемещает его в ячейку. | 1. актуализировать знания по алгоритмам; 2. формирования понятия линейного алгоритма (последовательности) | |
Задание выполняется в сервисе Miro.com совместно с тьютором. Ученик, передвигает исполнителя, смотря на программу. | 1. закрепление понятия петли; 2. различение простых петель в алгоритме. | |
Ученику необходимо увидеть повторяющиеся блоки и написать программу из стрелок справа. Задание в Miro | 1. знакомство со сложными петлями; 2. различение сложных петель в алгоритме. | |
Задание-лабиринт в сервисе Wordwall выполнена в виде игры. Ученик должен найти объект, учитывая задание. | В процессе задания ученики научаются различать объекты и действовать исходя из ситуации. | |
Передвигая исполнителя в среде Miro ученик безошибочно выполняет программу. Тьютор акцентирует внимание на новом понятии алгоритма, спрашивает в каком секторе стоит машина. | Знакомство с понятием цикла while. | |
Ученик должен не только прочитать и выполнить программу, но и определить, какого действия не хватает. | Формирование умений составлять сложные программы для решения проблемы |
* Примеры заданий расположены по ссылке https://miro.com/app/board/uXjVPz8p6LE=/?share_link_id=864046044746
Учитывая технологию безошибочного обучения, в заданиях были использованы процедуры на затухание стимула, формирование стимула, предотвращение реакции, отсроченная подсказка, наложение с затуханием стимула и наложение с формированием стимула [19, 30].
Цель исследования и исследовательские вопросы
Настоящее исследование проводится с целью оценки развития вычислительного мышления учеников с ментальными нарушениями после использовании онлайн технологий Web 3.0. Вычислительное мышление школьников оценивалось по компетентному тесту cCT-test по методике L.El-Hamamsy [13].
В нашем исследовании рассматриваются два исследовательских вопроса:
RQ1: Как развивается вычислительное мышление у детей с ментальными нарушениями при использовании онлайн-технологий?
RQ2: С какими проблемами столкнулись ученики при выполнении онлайн-заданий на развитие вычислительного мышления?
Методология исследования
Дизайн
Данное исследование одобрено Комитетом по этике университета. Исследование проведено в общеобразовательной школе в отношении школьников инклюзивных классов, которые отслеживались в течение двух месяцев.
У учеников до эксперимента проводились традиционные уроки по информатике. Был проведен пре-тест из 25 вопросов на уровень развития вычислительного мышления, затем этим же школьникам были проведены занятия по развитию вычислительного мышления с использованием онлайн-инструментов (слайдов, системы упражнений на безошибочное обучение). После занятий с онлайн сервисами школьники прошли тот же пост-тест на развитие вычислительного мышления, чтобы сравнить развитие ВМ до и после педагогического вмешательства. Таким образом это квазиэкспериментальное исследование .
Тест состоял из 25 вопросов возрастающей сложности, в которых рассматриваются следующие концепции вычислительного мышления, определенные Бреннаном и Резником: последовательности (4 вопроса), простые петли (4 вопроса), сложные петли (7 вопросов), условные операторы (4 вопроса), операторы while 4 вопроса), сочетание понятий (2 вопроса). Данный тест прошел психометрическую проверку, является валидным и надежным инструментом проверки вычислительного мышления [5].
В эксперименте участвуют 18 человек, из них 4 педагога. Они имеют дополнительную квалификацию по поведенческому анализу и специальной педагогике. В обучении участвовало 14 детей с ментальными отклонениями в возрасте 9-12 лет, все дети являются учениками с особыми образовательными потребностями. Информация о респондентах-учениках представлена в таблице 2.
Данные респондентов
Table 3. Example table
Индекс | Пол | Возраст | Диагноз | Статус | Уровень знания информатики |
---|---|---|---|---|---|
Р1 | мужчина | 9 | Сенсомоторная алалия с аутистическим спектром | 4 класс | умеет пользоваться ютубом на мобильном приложении и на компьютере |
Р2 | женщина | 10 | Умеренная умственная отсталость | 5 класс | школьная информатика |
Р3 | женщина | 8 | Когнитивные проблемы обучения | 2 класс | школьная информатика |
Р4 | мужчина | 7 | Когнитивные нарушения | 1 класс | школьная информатика |
Р5 | мужчина | 10 | Когнитивные нарушения | 5 класс | школьная информатика |
Р6 | мужчина | 10 | Когнитивные нарушения | 5 класс | школьная информатика |
Р7 | мужчина | 10 | Когнитивные нарушения | 5 класс | школьная информатика |
Р8 | мужчина | 11 | Задержка психического развития | 5 класс | школьная информатика |
Р9 | мужчина | 11 | Когнитивные нарушения | 5 класс | школьная информатика |
Р10 | мужчина | 11 | Когнитивные нарушения | 6 класс | школьная информатика |
Р11 | мужчина | 11 | Когнитивные нарушения | 6 класс | школьная информатика |
Р12 | мужчина | 12 | Когнитивные нарушения | 7 класс | школьная информатика |
Р13 | мужчина | 12 | Когнитивные нарушения | 7 класс | школьная информатика |
Р14 | мужчина | 12 | Когнитивные нарушения | 7 класс | школьная информатика |
T1 | женщина | 24 | - | тьютор | - |
T2 | женщина | 33 | - | тьютор | - |
T3 | женщина | 40 | - | тьютор | - |
T4 | женщина | 42 | - | тьютор | - |
Данные респондентов закодированы. До начала эксперимента мы получили согласие от родителей в участии детей в исследовании.
Поскольку данное исследование является первым для Казахстана, большое количество родителей высказало желание участвовать в эксперименте, однако исследовательской группой были выбраны дети, которые имеют ментальные нарушения среднего уровня, и готовые обучаться на подготовительных курсах по развитию академических навыкам. Данное условие стало важным для проведения эксперимента, поскольку без наличия навыков усидчивости, выполнения элементарных словесных инструкций преподавателя дети бы не смогли изучать информатику и выполнять проекты. Все дети обучаются в школе по адаптивной программе в инклюзивных классах.
Подготовка учеников к участию в эксперименте
До начала эксперимента дети были подготовлены для того, чтобы они могли сконцентрироваться на материале. Более шести месяцев дети обучались индивидуально с эпизодными пробами работы в группе. Были организованы индивидуальные и общие занятия с включением детей с ООП в группу нормотипичных детей в образовательном центре BrainPark (brainpark.kz).
В первых уроках были определены основные навыки для начала обучения по дисциплине информатика. Среди них:
— Моторные навыки (умение управлять пультом, нажатие клавиш, отслеживание моторных действий);
— Поведенческие реакции (реакции на успех и неуспех, внимание и фронтальные инструкции во время занятий за столом);
— Речевые навыки (более 150 слов бытового диалога);
— Интерес к работе за компьютерами (использование гаджетов как подкрепления в других занятостях).
Процедуры педагогического воздействия
Были проведены занятия по 25-30 минут индивидуально с учениками. Тьютор открывал упражнения на онлайн платформе на ноутбуке и последовательно показывал задания, объясняя материал или включая цифровой материал для воспроизведения алгоритма. В качестве исполнителей были выбраны те же исполнители, что и в тесте, при небольшой вариации для затухания стимула.
Основные критерии заданий:
— задание разделено на основные элементы в зависимости от сложности формируемых понятий;
— каждый шаг демонстрируется тьюторами в сопровождении словесных инструкций;
— ученику предлагается выполнить задание, и тьюторы устно направляют его, дают обратную связь;
— только когда ученик правильно выполняет первый шаг, тьютор демонстрирует и инструктирует следующий шаг;
— в случае колебания или возможной ошибки, шаг повторяется снова до тех пор, пока не будет достигнут успех в выполнении задания;
— начиная с шестого сеанса помощь убирается.
Безошибочная программа обучения состоит в том, чтобы обойти ошибки и усилить точную связь, учитывая, что ученики с ментальными нарушениями испытывают трудности с самоисправлением ошибок. В начале ученикам были даны два демонстрационных вопроса и ответа, чтобы респонденты могли увидеть образец задания. Учитывая уровень мыслительной деятельности тьютором определялась сложность заданий. Подсказки давались ребенку до тех пор, пока он не научился делать самостоятельно задание. Тьютор при работе с ребенком продвигался по шкале от наиболее сильной подсказки к более слабым. При этом подсказка давалась сразу же после инструкции таким образом, чтобы у испытуемого не было возможности ошибиться. Таким образом, использование безошибочного обучения позволило избежать преждевременного разочарования во время обучения.
Следует отметить, что все ученики посещали занятия информатики, где программировали на Scratch. То есть ученики уже получали знания по вычислительному мышлению. Перед занятиями по ВМ с использование онлайн-технологий студенты были протестированы. В течении 8 недель занимались индивидуально в кабинете поддержки инклюзии с преподавателем, упражнения выполнялись в онлайн среде. Сразу давалась обратная связь. После периода обучения с онлайн инструментами было проведено пост-тестирование, чтобы определить, было ли обучение полезным и изменился ли уровень вычислительного мышления.
1. Результаты
RQ1: Как развивается вычислительное мышление у детей с ментальными нарушениями при использовании онлайн технологий?
До обучающего воздействия ученики с ментальными нарушениями были протестированы на уровень вычислительного мышления. После этого в течение 8 недель с ними были проведены занятия (сеансы) обучения вычислительному мышления с использованием онлайн технологий. Ученики снова были протестированы тем же тестом.
Для анализа данных была использована методика проверки статистических гипотез. Поскольку измерения производились с одной и той же группой детей в разные временные промежутки, то мы использовали метод t-критерий Стьюдента для вычисления эмпирического значения t-критерия в ситуации проверки гипотезы о различиях между двумя зависимыми выборками. общий результат уровня вычислительного мышления у детей с ментальными нарушениями показан в таблице 4.
Мы приняли за нулевую гипотезу H0 то, что развитие ВМ у детей с ментальными нарушениями произошло не по причине целенаправленного педагогического воздействия, а из-за случайных факторов. В качестве альтернативной гипотезы H1 мы приняли то, что педагогическое воздействие с использованием онлайн технологий влияет на развитие вычислительного мышления учеников с ментальными нарушениями.
Table 4. Общие результаты развития вычислительного мышления
Test | N | Mean | SD | SE | t | Критическое значение t |
претест | 14 | 5.93 | 2.30 | 0.62 | 9.93 | 2.16 |
посттест | 14 | 15.7 | 3.69 | 0.99 | iSpring, Genial.ly, BlendSpace | Сервисы позволяют создавать интерактивные рабочие листы учителя, интерактивные плакаты. Очень удобно для организации перевёрнутого обучения. С помощью данного сервиса можно собрать все разнохарактерные учебные материалы. Имеется возможность организации обратной связи с учащимися |
Notes: *p < 0.05. N-number, SD: Standard deviation, SE: Standard error.
Ученики после итогового тестирования получили более высокие показатели вычислительного мышления (M = 15,7 , SD = 3,69), по сравнению с результатом предварительного тестирования (M = 5,93 , SD = 2,3).
Как видим из таблицы, t-критерий (9,93) имеет статистическую значимую разницу с критическим значением t (2,16). Это означает, что гипотеза H0 отвергается, и принимается противоположная ей гипотеза о том, что введенное педагогическое воздействие с использованием онлайн-технологий имело влияние на развитие вычислительного мышления учеников с ментальными нарушениями.
RQ1: Как развивается вычислительное мышление у детей с ментальными нарушениями при использовании онлайн технологий?
До обучающего воздействия ученики с ментальными нарушениями были протестированы на уровень вычислительного мышления. После этого в течение 8 недель с ними были проведены занятия (сеансы) обучения вычислительному мышления с использованием онлайн технологий. Ученики снова были протестированы тем же тестом.
Для анализа данных была использована методика проверки статистических гипотез. Поскольку измерения производились с одной и той же группой детей в разные временные промежутки, то мы использовали метод t-критерий Стьюдента для вычисления эмпирического значения t-критерия в ситуации проверки гипотезы о различиях между двумя зависимыми выборками. общий результат уровня вычислительного мышления у детей с ментальными нарушениями показан в таблице 4.
Мы приняли за нулевую гипотезу H0 то, что развитие ВМ у детей с ментальными нарушениями произошло не по причине целенаправленного педагогического воздействия, а из-за случайных факторов. В качестве альтернативной гипотезы H1 мы приняли то, что педагогическое воздействие с использованием онлайн технологий влияет на развитие вычислительного мышления учеников с ментальными нарушениями.
Table 5. Данные пре и пост-тестирования по критериям
Notes: *p < 0.05. N-number, SD: Standard deviation, SE: Standard error.
По первым пяти критериям наблюдается статистически значимая (неслучайная) разница, между найденным t-критерием и критическим значением t (t-критерий выше), однако по шестому критерию “Сочетание понятий” наблюдается статистически незначимая разница между t-критерием и критическим значением t. Это связано с тем, что детям с ментальными нарушениями сложнее использовать комплексные алгоритмы с сочетанием понятий, и 8 недель недостаточно для формирования навыков сочетания понятий в алгоритмизации.
RQ2: С какими проблемами столкнулись ученики при выполнении заданий на развитие вычислительного мышления с использованием онлайн-технологий?
Для выяснения проблем, с которыми столкнулись ученики при выполнении заданий с онлайн-технологиями мы опросили тьюторов, поскольку многие ученики не имеют возможности выразить словами впечатление от обучения.
Было проведено глубинное интервью с четырьмя тьюторами.
Педагоги Т3 и Т4 отметил, что при первом выполнении задания, ученики сталкиваются с проблемами ориентирования в новом интерфейсе, но после 1 минуты работы с заданием уже свободно используют ресурс. Так в Miro есть вариативные задания на затухание сигнала (например, задача 3 в таблице 2). студенты легко переходят на выполнение этого задания, однако возникают сложности при переходе на более сложный уровень при выполнении сложных петель. Здесь необходимо дать сразу обратную связь. При неполучении обратной связи респондент сразу отвлекается, раздражается.
Проблемой в использовании онлайн технологии детьми с ментальными нарушениями является постоянное отвлечение от выполнения задания. Педагог Т1 отметил: “Мои подопечные постоянно отвлекались если увидели лишнюю деталь в задании, или яркие цвета”. Решением проблемы явилось своевременное акцентирование тьютором на цель задания.
Смена деятельности также является проблемой при обучении детей с ментальными нарушениями. Заключается в том, что при использовании ярких красочных приложений ребенок отвлекается на другие детали и начинают подключать другие программы и приложения. В этом случае необходима своевременная работа преподавателя.
Педагоги Т2 и Т4 указали на не явную проблему, связанную с тем, что студенты привыкают к подсказкам и формируется “выученная беспомощность” или ожидание помощи от педагога.
Все тьюторы отметили, что использование безошибочного обучения в онлайн заданиях увеличило количество ситуаций успеха, из-за чего обучаемые стали уверенней к концу занятий.
Discussion
В первом исследовательском вопросе мы рассматривали то, как развивается вычислительное мышление школьников с ментальными нарушениями при использовании заданий на онлайн сервисах. Мы использовали технологию безошибочного обучения в онлайн среде Miro, WordWall при выполнении заданий на освоение последовательности, использовании петель, циклов, условий. Занятия и задания были сконструированы специальным образом, чтобы ученики могли не совершать ошибок, получать подкрепления для формирования образовательного результата.
Полученные результаты показали, что ученики получают значительное развитие вычислительного мышления после выполнения онлайн заданий в течение восьми недель, несмотря на то, что они обучались информатике классическим способом.
Данное исследование вносит вклад в развитие инклюзивной педагогики, а именно использование инновационных технологий обучения людей с инвалидностью STEM-курсам, программированию [25]. В исследовании A.Begel [3] обучали программированию студентов с аутистическим спектром в онлайн формате. При обучении людей с ментальными нарушениями используется система наставничества и постоянное сопровождение ученика V.Koushik [27]. Использование заданий на онлайн-сервисах представляют собой адаптацию студента с ментальными нарушениями к обучению ВМ и прохождению теста, эти стратегии обучения информатике используются при адаптации программы обучения (V.Koushik [27]), при предварительной подготовке студентов к процессу обучения, в виде логопедической, когнитивной терапии (T.Lecomte [31], A.Begel [3], C.González-González [18]).
Наши результаты подтверждаются исследованиями развития вычислительного мышления в процессе обучения информатике у людей с аутистическим спектром B.Bossavit, R. Munoz, M.Zubair, S. Bui детей с синдромом Дауна González-González C. S.
Эффективность использования онлайн технологий при развитии вычислительному мышлению и обучении информатике показана в исследованиях (из раздела онлайн технологий), что соответствует полученным результатам эксперимента.
Ответ на второй исследовательский вопрос связан с определением проблем, с которыми столкнулись ученики с ментальными нарушениями при выполнении онлайн-заданий на развитие вычислительного мышления. Основными проблемами тьюторы назвали дезориентация в интерфейсе, отвлечение от задачи, беспричинное ожидание помощи от тьютора.
Наши результаты подтверждают предыдущие исследования [безошибочное обучение Аспергер, еще посмотреть], которые описывают похожие проблемы при использовании ИКТ людьми с инвалидностью.
В нескольких исследованиях [48-51] дизайн онлайн сервиса или приложения влияет на скорость выполнения задания и мотивацию. Важным аспектом является своевременная обратная связь [безошибочное обучение], использование подкреплений [53]. Badshah, S., Gelsomini, M., Gallardo-Montes , Ismaili, J.,
2. Limitations
Исследование имеет некоторые ограничения. Во-первых, обучение детей с ментальными нарушениями было кратким (8 недель) и проводилось разными тьюторами с различным уровнем педагогической компетенции, что влияет на характер занятий с учеником и результаты развития вычислительного мышления. Во-вторых, небольшая выборка не позволяет нам сделать убедительных выводов, хотя большинство эмпирических исследований в области изучения людей с ментальными включали в свои работы малые выборки.
В третьих, мы обнаружили технические задержки в загрузке заданий, которые могли исказить опыт наших участников эксперимента. С другой стороны, красочность и мультимедийность интерфейса повлияли на концентрацию внимания участников.
Несмотря на ограничения, результаты данного исследования освещают связь между использованием онлайн технологий, безошибочного обучения и развитием вычислительного мышления.
3. Conclusion
Данное исследование позволяет по новому взглянуть на возможности онлайн технологий в инклюзивное педагогике. Использование веб-ресурсов, мобильных приложений обогащают практику обучения лиц с ментальными нарушениями. Безошибочное обучение позволяет выбирать педагогические стратегии для управления поведением и познавательным процессом школьников, в том числе в обучении STEM курсам.
Результаты исследования, проведенное на учениках основной школы в Павлодаре, ясно продемонстрировало, что онлайн-технологии с использованием процедур безошибочного обучения, оказали положительное влияние на развитие вычислительного мышления детей с ментальными нарушениями. После проведенного педагогического вмешательства уровень вычислительного мышления детей значительно вырос.
В связи с этим важно акцентировать внимание учителей STEM на использование онлайн-технологий для интеграции в систему преподавания в инклюзивных классах общеобразовательных школ для студентов с ментальными нарушениями.
Acknowledgment
This research has been funded by the Science Committee of the Ministry of Science and Higher Education of the Republic of Kazakhstan (Grant No. AP14872400).
References
- Angeli, C., & Giannakos, M. (2020). Computational thinking education: Issues and challenges. Computers in Human Behavior, 105, 106185. https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.106185
- Badshah, S., Khan, A. A., Hussain, S., & Khan, B. (2021). What users really think about the usability of smartphone applications: diversity based empirical investigation. Multimedia Tools and Applications, 80(6), 9177-9207. https://doi.org/10.1007/s11042-020-10099-x
- Begel, A., Dominic, J., Phillis, C., Beeson, T., & Rodeghero, P. (2021, March). How a Remote Video Game Coding Camp Improved Autistic College Students’ Self-Efficacy in Communication. In Proceedings of the 52nd ACM Technical Symposium on Computer Science Education (pp. 142-148). https://doi.org/10.1145/3408877.3432516
- Bossavit, B., & Parsons, S. (2017). From start to finish: teenagers on the autism spectrum developing their own collaborative game. Journal of Enabling Technologies. https://doi.org/10.1108/JET-02-2017-0004
- Brennan, K., & Resnick, M. (2012, April). New frameworks for studying and assessing the development of computational thinking. In Proceedings of the 2012 annual meeting of the American educational research association, Vancouver, Canada (Vol. 1, p. 25). http://scratched.gse.harvard.edu/ct/files/AERA2012.pdf
- Bufasi, E., Hoxha, M., Cuka, K., & Vrtagic, S. (2022). Developing Student’s Comprehensive Knowledge of Physics Concepts by Using Computational Thinking Activities: Effects of a 6-Week Intervention. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 17(18), pp. 161–176. https://doi.org/10.3991/ijet.v17i18.31743
- Bui, S. (2021). Exploring the Development of Playfulness among Youth with Disabilities in the HB FIRST® Robotics Program (Doctoral dissertation, University of Toronto (Canada)).
- Chen G., Shen J., Barth-Cohen L., Jiang S., Huang X., Eltoukhy M. (2017). Assessing elementary students’ Computational Thinking in everyday reasoning and robotics programming. Computers & Education, 109, 162–175. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2017.03.001
- Chiazzese, G., Arrigo, M., Chifari, A., Lonati, V., & Tosto, C. (2019, October). Educational robotics in primary school: Measuring the development of computational thinking skills with the bebras tasks. In Informatics (Vol. 6, No. 4, p. 43). MDPI. https://doi.org/10.3390/informatics6040043
- Dagiene, V., & Dolgopolovas, V. (2022). Short Tasks for Scaffolding Computational Thinking by the Global Bebras Challenge. Mathematics, 10(17), 3194. https://doi.org/10.3390/math10173194
- Demir, K. A. (2021). Smart education framework. Smart Learning Environments, 8(1), 1-36. https://doi.org/10.1186/s40561-021-00170-x
- Eiselt, K., & Carter, P. (2018, October). Integrating social skills practice with computer programming for students on the autism spectrum. In 2018 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE) (pp. 1-5). IEEE. https://doi.org/10.1109/FIE.2018.8659252
- El-Hamamsy, L., Zapata-Cáceres, M., Barroso, E. M., Mondada, F., Zufferey, J. D., & Bruno, B. (2022). The competent Computational Thinking Test: Development and Validation of an Unplugged Computational Thinking Test for Upper Primary School. Journal of Educational Computing Research, 07356331221081753 https://doi.org/10.1177/07356331221081753
- Etzel, B. C., & LeBlanc, J. M. (1979). The simplest treatment alternative: The law of parsimony applied to choosing appropriate instructional control and errorless-learning procedures for the difficult-to-teach child. Journal of Autism and Developmental Disorders, 9(4), 361-382.
- Gallardo-Montes, C. D. P., Caurcel Cara, M. J., & Rodríguez Fuentes, A. (2022). Technologies in the education of children and teenagers with autism: evaluation and classification of apps by work areas. Education and Information Technologies, 27(3), 4087-4115. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10773-z
- Gallud, J. A., Carreño, M., Tesoriero, R., Sandoval, A., Lozano, M. D., Durán, I., … & Cosio, R. (2021). Technology-enhanced and game based learning for children with special needs: A systematic mapping study. Universal Access in the Information Society, 1-14. https://doi.org/10.1007/s10209-021-00824-0
- Gelsomini, M., Spitale, M., & Garzotto, F. (2021). Phygital interfaces for people with intellectual disability: an exploratory study at a social care center. Multimedia Tools and Applications, 80(26), 34843-34874. https://doi.org/10.1007/s11042-021-11164-9
- González-González, C. S., Herrera-González, E., Moreno-Ruiz, L., Reyes-Alonso, N., Hernández-Morales, S., Guzmán-Franco, M. D., & Infante-Moro, A. (2019, June). Computational thinking and down syndrome: An exploratory study using the KIBO robot. In Informatics (Vol. 6, No. 2, p. 25). MDPI. https://doi.org/10.3390/informatics6020025
- Grace Y Lee, Calvin CK Yip, Edwin CS Yu & David WK Man (2013) Evaluation of a computer-assisted errorless learning-based memory training program for patients with early Alzheimer’s disease in Hong Kong: a pilot study. Clinical Interventions in Aging, 8:, 623-633. https://doi.org/10.2147/CIA.S45726
- Henderson P., Cortina T., & Wing J.(2007) Computational thinking. ACM SIGCSE Bulletin, vol. 39, no. 1, pp. 195–196. https://doi.org/10.1145/1227504.1227378
- Hopcan, S., Polat, E., & Albayrak, E. (2022). Whether to flip Extreme Apprenticeship: which is more effective in programming instruction?. Education and information technologies, 1-26. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11055-y
- Hsu, T. C., Chang, S. C., & Hung, Y. T. (2018). How to learn and how to teach computational thinking: Suggestions based on a review of the literature. Computers & Education, 126, 296-310. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.07.004
- Huang, R., Tlili, A., Chang, T. W., Zhang, X., Nascimbeni, F., & Burgos, D. (2020). Disrupted classes, undisrupted learning during COVID-19 outbreak in China: application of open educational practices and resources. Smart Learning Environments, 7(1), 1-15. https://doi.org/10.1186/s40561-020-00125-8
- Ismaili, J., & Ibrahimi, E. H. O. (2017). Mobile learning as alternative to assistive technology devices for special needs students. Education and Information Technologies, 22(3), 883-899. https://doi.org/10.1007/s10639-015-9462-9
- Israel, M., Jeong, G., Ray, M., & Lash, T. (2020, February). Teaching elementary computer science through universal design for learning. In Proceedings of the 51st ACM Technical Symposium on Computer Science Education (pp. 1220-1226). https://doi.org/10.1145/3328778.3366823
- Israel-Fishelson, R., & Hershkovitz, A. (2022). Studying interrelations of computational thinking and creativity: A scoping review (2011–2020). Computers & Education, 176, 104353. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2021.104353
- Koushik, V., & Kane, S. K. (2019, May). “It Broadens My Mind” Empowering People with Cognitive Disabilities through Computing Education. In Proceedings of the 2019 CHI conference on human factors in computing systems (pp. 1-12). https://doi.org/10.1145/3290605.3300744
- Krylova, N.P., Levashov, E.N. Attitude of University Students to the Information Content of Electronic Educational Platforms. Sci. Tech. Inf. Proc. 49, 180–190 (2022). https://doi.org/10.3103/S0147688222030078
- Kuo, Y. C., & Chang, Y. C. (2022). Adaptive teaching of flipped classroom combined with concept map learning diagnosis-an example of programming design course. Education and Information Technologies, 1-25. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11540-4
- Leaf, J. B., Cihon, J. H., Ferguson, J. L., Milne, C. M., Leaf, R., & McEachin, J. (2020). Comparing error correction to errorless learning: A randomized clinical trial. The Analysis of Verbal Behavior, 36(1), 1-20. https://doi.org/10.1007/s40616-019-00124-y
- Lecomte, T., Corbière, M., Cellard, C., Hache-Labelle, C., Merlo, R., Baki, A. A., Villeneuve, m., Thériault, J. & Arthur, K. (2021). Computer Coding for Early Psychosis—An Innovative Pilot Study. Canadian Journal of Community Mental Health, 40(1), 123-128. https://doi.org/10.7870/cjcmh-2021-004
- Malik, K. M., & Zhu, M. (2022). Do project-based learning, hands-on activities, and flipped teaching enhance student’s learning of introductory theoretical computing classes?. Education and Information Technologies, 1-24. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11350-8
- Markham, V. A., Giles, A. F., Roderique-Davies, G., Adshead, V., Tamiaki, G., & May, R. J. (2020). Applications of within-stimulus errorless learning methods for teaching discrimination skills to individuals with intellectual and developmental disabilities: A systematic review. Research in Developmental Disabilities, 97, 103521. https://doi.org/10.1016/j.ridd.2019.103521
- Mohamed Amin, M., & Paiman, N. (2022). University English Language Teachers’ Use of Digital Platforms for Online Teaching. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 17(20), pp. 134–148. https://doi.org/10.3991/ijet.v17i20.31421
- Mueller, M. M., Palkovic, C. M., & Maynard, C. S. (2007). Errorless learning: Review and practical application for teaching children with pervasive developmental disorders. Psychology in the Schools, 44(7), 691-700. https://doi.org/10.1002/pits.20258
- Munoz, R., Villarroel, R., Barcelos, T. S., Riquelme, F., Quezada, A., & Bustos-Valenzuela, P. (2018). Developing computational thinking skills in adolescents with autism spectrum disorder through digital game programming. IEEE Access, 6, 63880-63889. https://doi.org/10.1109/access.2018.2877417
- Palts, T., & Pedaste, M. (2020). A model for developing computational thinking skills. Informatics in Education, 19(1), 113-128. : https://doi.org/10.15388/infedu.2020.06
- Papert, S. (1990). Children, computers and powerful ideas. New York: Basic Books, 10, 1095592. http://kvantti.kapsi.fi/Documents/LCL/mindstorms-chap1.pdf
- Prottsman, K. (2022). Computational thinking meets student learning: Extending the ISTE standards. International Society for Technology in Education.
- Ribeiro, J., & andAntónio Moreira, A. M. A. (2011). Enabling students with SEN through the use of Digital Learning Resources: Guidelines on how to select, develop and use DLR with SEN. A. Mendez-Vilas, Education in a Technological World: Communicating Current and Emerging Research and Technological Efforts, 180-189. https://cidtff.web.ua.pt/producao/jaime_ribeiro/180-189.pdf
- Román-González, M., Moreno-León, J., & Robles, G. (2019). Combining assessment tools for a comprehensive evaluation of computational thinking interventions. In Computational thinking education (pp. 79-98). Springer, Singapore. https://library.oapen.org/bitstream/handle/20.500.12657/23182/1006971.pdf?sequence=1#page=85
- Sein-Echaluce, M. L., Fidalgo-Blanco, Á., Balbín, A. M., & García-Peñalvo, F. J. (2022). Flipped Learning 4.0. An extended flipped classroom model with Education 4.0 and organisational learning processes. Universal Access in the Information Society, 1-13. https://doi.org/10.1007/s10209-022-00945-0
- Soykan, E., & Özdamlı, F. (2019). Development process of instructional mobile application for special needs children. International Journal of Technology Enhanced Learning, 11(3), 259-278. https://doi.org/10.1504/IJTEL.2019.10020449
- Tang, X., Yin, Y., Lin, Q., Hadad, R., & Zhai, X. (2020). Assessing computational thinking: A systematic review of empirical studies. Computers & Education, 148, 103798. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103798
- Tao, Y., & Ma, J. (2022). Effects of the TPACK Levels of University Teachers on the Use of Online Teaching Technical Tools. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 17(20), pp. 188–199. https://doi.org/10.3991/ijet.v17i20.35135
- Vivek, C. M., & Ramkumar, P. (2021). Evaluation of course outcome attainment of engineering course with traditional, blended and flipped classroom approaches. Education and Information Technologies, 26(2), 2225-2231. https://doi.org/10.1007/s10639-020-10353-7
- Voigt-Radloff, S., de Werd, M. M., Leonhart, R., Boelen, D. H., Olde Rikkert, M. G., Fliessbach, K., & Hüll, M. (2017). Structured relearning of activities of daily living in dementia: the randomized controlled REDALI-DEM trial on errorless learning. Alzheimer’s research & therapy, 9(1), 1-11. https://doi.org/10.1186/s13195-017-0247-9
- Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33-35.
- Zdravkova, K., Dalipi, F., & Krasniqi, V. (2022). Remote Education Trajectories for Learners with Special Needs During the Covid-19 Outbreak: An Accessibility Analysis of the Learning Platforms. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 17(21), pp. 89–122. https://doi.org/10.3991/ijet.v17i21.32401
- Zhang, L., & Nouri, J. (2019). A systematic review of learning computational thinking through Scratch in K-9. Computers & Education, 141, 103607. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103607
- Zubair, M. S., Brown, D. J., Hughes-Roberts, T., & Bates, M. (2021). Designing accessible visual programming tools for children with autism spectrum condition. Universal Access in the Information Society, 1-20. https://doi.org/10.1007/s10209-021-00842-y
- Zubair, M. S., Brown, D., Hughes-Roberts, T., & Bates, M. (2018, July). Evaluating the accessibility of scratch for children with cognitive impairments. In International Conference on Universal Access in Human-Computer Interaction (pp. 660-676). Springer, Cham, pp 660-676. https://doi.org/10.1007/978-3-319-92049-8_49