An evaluation of students’ motivation in computer-supported collaborative learning of programming concepts

Serrano-Cámara, Luis Miguel; Velasco, Maximiliano Paredes; Hera, Carlos María Alcover de la; Velázquez‐Iturbide, J. Ángel

doi:10.1016/j.chb.2013.04.030

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“…Los estudios agrupados en esta categoría presentan actividades de escritura colaborativa integrales, en las que se le da relevancia también al componente téc-nico (los algoritmos, la arquitectura y el código ejecutable). Un solo estudio [30], presenta una estrategia colaborativa integrada, que no se enmarca dentro de las categorías propuestas por [3], la cual se describe más adelante en la Sección 4.4.…”

Section: Identificación De Las Tacunclassified

“…Serrano-Camara et al [30] presentan una estrategia de aprendizaje basada en cuatro enfoques pedagógi-cos: la enseñanza tradicional, el aprendizaje colaborativo, el aprendizaje colaborativo guiado por CIF (Collaborative Instruction Framework), y el aprendizaje colaborativo guiado por CIF y apoyado por Mo-CAS (Mobile Collaborative Argument Support, herramienta destinada a apoyar actividades de colaboración definidas mediante CIF). Considera las cuatro dimensiones de la motivación según la teoría de la autodeterminación.…”

Section: Estrategia Colaborativa Integradaunclassified

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El trabajo colaborativo como estrategia didáctica para la enseñanza/aprendizaje de la programación: una revisión sistemática de literatura

Sánchez

Collazos-Ordóñez

Toledo

2018

TecnoL.

103

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La incorporación del trabajo colaborativo en cursos de programación ha sido identificada como una estrategia potencial que podría maximizar la participación de los estudiantes y tener un impacto positivo en el aprendizaje. En las fuentes consultadas no se ha encontrado un estudio dirigido a recopilar y analizar los resultados de investigación sobre este tema utilizando un método sistemático. Para tratar de llenar este vacío, se realizó una revisión sistemática de literatura con el objetivo de resumir los estudios sobre el uso del trabajo colaborativo como estrategia didáctica para la enseñanza/aprendizaje de la programación. Inicialmente, mediante la búsqueda en cuatro bases de datos de publicaciones científicas, se obtuvieron 95 estudios publicados en los últimos cinco años. Luego de un cuidadoso análisis de cada uno de ellos, se verifica que 40 coinciden con los requerimientos de la revisión, análisis que dio como resultado la síntesis de once Técnicas de Aprendizaje Colaborativo (TAC) que llevan a la práctica la estrategia, que a su vez agrupan a 19 denominaciones comunes de estrategias encontradas en los documentos, es decir, las estrategias o técnicas colaborativas asociadas a cada estudio. La revisión arrojó también una cantidad importante de aportes de la comunidad investigadora que sientan una base importante para trabajos futuros, dejando en claro que el trabajo colaborativo se consolida cada vez más como una estrategia didáctica válida y pertinente, no solo en la enseñanza/aprendizaje de la programación, sino también en otras áreas del conocimiento incluyendo las ciencias de la computación.

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Section: Identificación De Las Tacunclassified

Section: Estrategia Colaborativa Integradaunclassified

El trabajo colaborativo como estrategia didáctica para la enseñanza/aprendizaje de la programación: una revisión sistemática de literatura

Sánchez

Collazos-Ordóñez

Toledo

2018

TecnoL.

103

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“…A first class of systems are aimed at learning programming concepts or skills. For instance, MoCAS [33,34] is a system aimed at assisting students in learning scope of identifiers in procedural languages. A problem on scope is proposed to a group of students that they must solve collaboratively.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

GreedExCol, A CSCL tool for experimenting with greedy algorithms

Debdi

Velasco

Velázquez‐Iturbide

2015

Comp Applic In Engineering

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Costs and benefits are recurrent issues that concern all the computing areas, including computer and software engineering. Mastery of optimization algorithms is essential in these fields, but their didactics hardly has received any attention. To fill this gap, the interactive system GreedEx was designed to support the active learning of greedy algorithms by means of experimentation. In this article we describe GreedExCol, a collaborative extension of GreedEx that complements its experimental phase with a discussion phase held by the students in each team. The contributions of the article are threefold. Firstly, we present GreedExCol, a CSCL system aimed at supporting collaborative discussion on experimental results of optimality for greedy algorithms. Secondly, GreedExCol was evaluated with respect to educational effectiveness, obtaining statistically significant improvements of the collaborative, experimental approach over an individual, experimental approach without the support of GreedExCol. Thirdly, GreedExCol was evaluated in the same two groups with respect to motivation, obtaining a statistically significant increase of implicit motivation for students in the experimental group. Overall, we present a medium-term effort for developing an innovative learning system and a comprehensive evaluation of its impact over the students. ß 2015 Wiley Periodicals, Inc. Comput Appl Eng Educ 23:790-804, 2015; View this article online at wileyonlinelibrary.com/journal/cae;

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“…Research on collaborative programming as a pedagogical approach is extensive (see, e.g., Beck & Chizhik, ; Jehng, ; Shadiev et al, ; Williams, Wiebe, Yang, Ferzli, & Miller, ). However, most studies have examined only summative outcomes or learners' perceptions, motivations, and engagement, with little focus on the psychosocial process of collaborative programming and the development of CT competence (Emurian, Holden, & Abarbanel, ; Maguire, Maguire, Hyland, & Marshall, ; Serrano‐Cámara, Paredes‐Velasco, Alcover, & Velazquez‐Iturbide, ). There is thus a lack of knowledge regarding the mechanisms through which novice programmers develop CT competence in collaborative programming contexts.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Analysing computational thinking in collaborative programming: A quantitative ethnography approach

Ruis

et al. 2019

Computer Assisted Learning

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Computational thinking (CT), the ability to devise computational solutions for real‐life problems, has received growing attention from both educators and researchers. To better improve university students' CT competence, collaborative programming is regarded as an effective learning approach. However, how novice programmers develop CT competence through collaborative problem solving remains unclear. This study adopted an innovative approach, quantitative ethnography, to analyze the collaborative programming activities of a high‐performing and a low‐performing team. Both the discourse analysis and epistemic network models revealed that across concepts, practices, and identity, the high‐performing team exhibited CT that was systematic, whereas the CT of the low‐performing team was characterized by tinkering or guess‐and‐check approaches. However, the low‐performing group's CT development trajectory ultimately converged towards the high‐performing group's. This study thus improves understanding of how novices learn CT, and it illustrates a useful method for modeling CT based in authentic problem‐solving contexts.

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An evaluation of students’ motivation in computer-supported collaborative learning of programming concepts

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El trabajo colaborativo como estrategia didáctica para la enseñanza/aprendizaje de la programación: una revisión sistemática de literatura

El trabajo colaborativo como estrategia didáctica para la enseñanza/aprendizaje de la programación: una revisión sistemática de literatura

GreedExCol, A CSCL tool for experimenting with greedy algorithms

Analysing computational thinking in collaborative programming: A quantitative ethnography approach

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