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Comparing and contrasting different algorithms leads to increased student learning

Elizabeth Ann Patitsas, Michelle Craig, Steve M. Easterbrook
Publikationsdatum:
Zu finden in: ICER 2013 (Seite 145 bis 152), 2013
Erste Seite des Textes (PDF-Thumbnail)

iconZusammenfassungen

Comparing and contrasting different solution approaches is known in math education and cognitive science to increase student learning -- what about CS? In this experiment, we replicated work from Rittle-Johnson and Star, using a pretest--intervention--posttest--follow-up design (n=241). Our intervention was an in-class workbook in CS2. A randomized half of students received questions in a compare-and-contrast style, seeing different code for different algorithms in parallel. The other half saw the same code questions sequentially, and evaluated them one at a time. Students in the former group performed better with regard to procedural knowledge (code reading & writing), and flexibility (generating, recognizing & evaluating multiple ways to solve a problem). The two groups performed equally on conceptual knowledge. Our results agree with those of Rittle-Johnson and Star, indicating that the existing work in this area generalizes to CS education.

Von Elizabeth Ann Patitsas, Michelle Craig, Steve M. Easterbrook im Konferenz-Band ICER 2013 im Text Comparing and contrasting different algorithms leads to increased student learning (2013)

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LokalAuf dem WWW Comparing and contrasting different algorithms leads to increased student learning: Fulltext at the ACM Digital Library (lokal: PDF, 598 kByte; WWW: Link OK 2018-01-11)

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