MARC

 008250224s2024        us  ||||||||||||||c||eng  d
■001000017162583
■00520250211152029
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798384296027
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31333914
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a004
■1001  ▼aSalguero,  Adrian.
■24510▼aEstablishing  an  Empirical  Foundation  for  a  Theory  of  Student  Learning  and  Success  in  CS1.
■260    ▼a[S.l.]▼bUniversity  of  California,  San  Diego.  ▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a149  p.
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-03,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Porter,  Leo;Griswold,  William  G.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  San  Diego,  2024.
■520    ▼aIntroductory  computer  programming  (i.e.  CS1)  is  the  entry  point  into  the  computer  science  major  at  higher  education  institutions  worldwide.  It  introduces  foundational  concepts  to  students  that  are  then  built  upon  in  future  courses.  Computer  science  as  a  whole  has  struggled  to  attract  and  retain  students  in  the  major,  particularly  women  and  students  from  minority  backgrounds.  Researchers  have  explored  reasons  as  to  why  students  are  struggling  to  complete  their  CS1  course  and  remain  in  the  major.  Current  research  has  uncovered  a  wide  range  of  different  factors  which  have  been  studied  mostly  in  isolation  from  each  other,  thus  not  being  able  to  provide  a  full  view  of  the  CS1  student  experience.  This  dissertation  presents  an  (1)  exploration  of  the  current  state  of  CS1  research  and  its  organization  into  an  existing  theoretical  framework,  (2)  a  holistic  view  of  student  experiences  in  early  computing  courses,  and  (3)  the  benefits  and  role  of  pedagogical  best  practices  in  supporting  student  learning  in  CS1.Regarding  exploration:  we  surveyed  the  current  state  of  CS1  literature  to  gain  an  understanding  of  what  factors  related  to  student  CS1  success  have  been  studied  and  mapped  the  findings  to  an  existing  student  learning  framework:  Biggs'  3P  model.  We  find  the  factors  explored  included  areas  such  as  internal  student  factors,  instructional  practices,  the  student's  learning  process,  and  many  more.  Regarding  holistic:  we  collected  student  experience  surveys  from  students  of  the  first  four  courses  students  at  UCSD  stake  during  their  computer  science  program.  We  found  lower  performing  students  report  higher  levels  of  stress  across  multiple  areas  compared  to  their  higher  performing  peers.  Regarding  pedagogy:  we  analyzed  12  years  of  longitudinal  student  data  to  understand  how  the  implementation  of  a  trio  of  best  practices  (peer  instruction,  pair  programming,  and  media  computation)  in  introductory  programming  courses  at  UCSD  demonstrated  improvement  to  student  performance  and  retention  within  the  program.  Regression  models  and  significance  testing  provide  evidence  that  the  presence  of  these  best  practices  were  significant  in  these  positive  outcomes.  Despite  these  improvements,  certain  groups  such  as  women  and  minorities  were  still  failing  and  being  retained  at  lower  rates  in  the  major  than  their  peers.
■590    ▼aSchool  code:  0033.
■650  4▼aComputer  science.
■650  4▼aPedagogy.
■650  4▼aEducational  evaluation.
■650  4▼aScience  education.
■653    ▼aComputer  science  education
■653    ▼aCS1
■653    ▼aPeer  instruction
■653    ▼aStudent  outcomes
■690    ▼a0984
■690    ▼a0456
■690    ▼a0443
■690    ▼a0714
■71020▼aUniversity  of  California,  San  Diego▼bComputer  Science  and  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-03A.
■790    ▼a0033
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17162583▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서