Using cargo-bot to provide contextualized learning of recursion

Tessler, Joe; Beth, Bradley; Lin, Calvin

doi:10.1145/2493394.2493411

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“…When we run the ANCOVA model for each group with the pre-test as a covariate, we see statistically significant results for the writing score (p ≤ 0.04612) but not for the tracing or total score. [26]. When we use ANCOVA to model gains by gender and race/ethnicity with pre-test as a covariate, we find that gender and race/ethnicity are not significant factors for gains in total, tracing, or writing scores across the entire group.…”

Section: Color1 Equals ( Color2 )mentioning

confidence: 77%

“…As mentioned in the previous section, our work builds directly on that of Tessler et al [26], who combine the unstructured use of Cargo-Bot and classroom instruction.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

“…To date, the largest controlled empirical study [26] leverages a video game, Cargo-Bot, in which players write viPermission to make digital or hard copies of all or part of this work for personal or classroom use is granted without fee provided that copies are not made or distributed for profit or commercial advantage and that copies bear this notice and the full citation on the first page. Copyrights for components of this work owned by others than ACM must be honored.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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A structured approach to teaching recursion using cargo-bot

Lee

Shan

Beth

et al. 2014

Proceedings of the Tenth Annual Conference on International Computing Education Research

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Recursion is a notoriously difficult concept to learn. This paper presents a structured approach to teaching recursion that combines classroom lectures and self-paced interaction with Cargo-Bot, a video game in which users solve puzzles using a simple visual programming language. After mapping Cargo-Bot games to a set of learning goals, we devise a lesson plan that uses Cargo-Bot game playing to scaffold key concepts used in writing recursive Java programs. We empirically evaluate our approach using 204 undergraduates enrolled in a CS2 course, and we show strong statistical evidence that our approach improves student learning of recursion over traditional lecture-based instruction alone.

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Section: Color1 Equals ( Color2 )mentioning

confidence: 77%

“…As mentioned in the previous section, our work builds directly on that of Tessler et al [26], who combine the unstructured use of Cargo-Bot and classroom instruction.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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A structured approach to teaching recursion using cargo-bot

Lee

Shan

Beth

et al. 2014

Proceedings of the Tenth Annual Conference on International Computing Education Research

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“…Dos de los juegos serios de mayor interés para este trabajo son Program your robot (Kazimoglu et al, 2012) y Cargo-Bot (Tessler, Beth y Lin, 2013); el primero es un juego que permite a los estudiantes obtener habilidades de pensamiento computacional como son: construir algoritmos, depurar errores y ejecutar el algoritmo; y Cargo-Bot, por su parte, plantea una nueva metodología de enseñanza de recursión, donde los estudiantes pueden practicar resolviendo problemas cada vez más complejos.…”

Section: Software De Aprendizaje De Programaciónunclassified

Reconocimiento afectivo y gamificación aplicados al aprendizaje de Lógica algorítmica y programación

Zataraín-Cabada

2018

REDIE

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En este trabajo se presenta un ambiente de aprendizaje que usa técnicas de reconocimiento afectivo con gamificación, dirigido a la enseñanza de Lógica algorítmica y programación. Dicho ambiente fue evaluado y contrastado con estudiantes de Ingeniería. El método consistió en evaluar el aprendizaje de la lógica algorítmica usando técnicas tradicionales contra aprendizaje con reconocimiento automático de emociones y manejo motivacional usando gamificación. Se realizaron pruebas y se aplicaron encuestas a 42 estudiantes, quienes fueron divididos en dos grupos y se utilizaron dos configuraciones distintas del sistema para evaluar las técnicas de gamificación implementadas. Los resultados demostraron que el aprendizaje del estudiante es estadísticamente mejor si se toma en cuenta el estado afectivo del estudiante y si éste es motivado por medio de la gamificación.

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“…Dos de los juegos más interesantes son Program your robot [17] y Cargo-bot [18]. El primero se enfoca a la enseñanza de pensamiento algorítmico y el segundo plantea una nueva metodología de enseñanza de la técnica de recursión a través de un juego.…”

Section: Juegos Seriosunclassified

Sistema tutor afectivo para la enseñanza de lógica algorítmica y programación

Zataraín-Cabada¹,

Barrón-Estrada²,

Ríos-Félix³

et al. 2016

RCS

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Resumen. La creciente demanda de herramientas de software que motiven y apoyen a los estudiantes en el aprendizaje de diseño e implementación de algoritmos y programas, ha motivado la creación de este tipo de sistemas de software. En este artículo presentamos un nuevo e innovador sistema tutor afectivo de lógica algorítmica y programación, basado en la técnica de bloques. Nuestro enfoque combina la interfaz de Google Blockly con técnicas de gamificación y ejercicios que son monitoreados para obtener el estado afectivo del estudiante. Dependiendo de la emoción manifestada (aburrido, enganchado, frustrado y neutral), el sistema evalúa una serie de variables, para determinar si el estudiante requiere asistencia. En base a las pruebas preliminares con varios estudiantes, hemos obtenido resultados satisfactorios, que indican que nuestro sistema contribuye de forma adecuada al proceso de enseñanza de lógica algorítmica.

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Using cargo-bot to provide contextualized learning of recursion

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A structured approach to teaching recursion using cargo-bot

A structured approach to teaching recursion using cargo-bot

Reconocimiento afectivo y gamificación aplicados al aprendizaje de Lógica algorítmica y programación

Sistema tutor afectivo para la enseñanza de lógica algorítmica y programación

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