Okosodáshoz okos informatikus kell! Csernoch Mária, Biró Piroska Debreceni Egyetem Informatikai Kar {csernoch.maria, biro.piroska}@inf.unideb.hu „Okos” érettségi eredmények Végzett hallgatók 2010 Képzési idő alatt végzett 2011 Képzési időn túl végzett Képzési idő alatt végzett Képzési időn túl végzett ÁJK 79% 21% 76% 24% ÁOK 75% 25% 98% 2% BTK 78% 22% 83% 17% IK 56% 44% 46% 54% KTK 80% 20% 63% 37% MK 57% 43% 46% 54% TTK 71% 29% 61% 39% PISA2009 Students On Line • digitális olvasás, navigáció és számítógéphasználat – magyar tanulók átlag alatti teljesítménye • átlag: 499 (19 ország) • magyar: 468 (5. leggyengébb) • [368; 568] • iskolai számítógéphasználat – PISA eredmény – magyar tanulók: negatív kapcsolat • átlag: 9 • legalacsonyobb: 27 (Magyarország) • [8; 42] Testing Algorithmic and Application Skills TAaAS Debreceni Egyetem Informatikai Kar 2011/2012 TAaAS projekt – résztvevő intézmények • 2011 – DE IK • 2013 – ELTE, Nyíregyháza, Eger • 2014 – Sopron, Gyöngyös, Kecskemét, Szeged, Pécs, Veszprém, Zalaegerszeg (BGF), Corvinus, DE MK, GDF – Erdély, Szlovákia, Csehország, Lengyelország, Szerbia, Franciaország TAaAS projekt – fázisok • pre-test: elsőéves hallgatók, első szemeszter, első hét – általános • általános információk • önértékelés • attitűd vizsgálat – informatikai teszt – hallgatói értékelés • post-test – Sprego (Spreadsheet Lego), ERaC (Error Recognition and Classification) • késleltetett post-test (1 évvel később) – Sprego • informatikatanárok tesztelése – nem igazán haladunk az adatgyűjtéssel – nem túl nagy a kitöltési kedv TAaAS projekt – pre-test • fájlkezelés – dokumentumfájl, URL, hibaüzenet értelmezése, fájltípus megváltoztatása • számrendszerek – 2 16, 16 2, 2 10, 10 2, összeadás 2-es, 16-os számrendszerben • táblázatkezelés (Sprego) – képletek írása: keresés vektorban, népsűrűség, feltételes függvények – képlet értelmezése Mit csinál a képlet? – függvények összehasonlítása • szövegkezelés – hibafelismerés – hibatípusok • programozás (5–8. o. Nemes Tihamér verseny feladatai) – egymásba ágyazott feltételek, logikai műveletek kimenet 4 szám – ciklusok pseudo nyelven Mit csinál a programrészlet? – blokk diagram Mit csinál a programrészlet? TAaAS 2014 – minta (N=1919) Átlagos eredmények – részpontok Hibátlan megoldás Fájlkezelés, számrendszerek Hibátlan megoldás Táblázatkezelés Hibátlan megoldás Szövegkezelés – hibafelismerés Hibátlan megoldás Programozás Részmegoldás Fájlkezelés, számrendszerek Részmegoldás Táblázatkezelés Részmegoldás Szövegkezelés – hibafelismerés, hibatípusok Részmegoldás Programozás IKT eszközök • Milyen IKT eszközökkel rendelkezik? – asztali gép, laptop, táblagép, okostelefon, e-book olvasó • átlagos felszereltség: 2,7 • Korrelációs vizsgálat – nincs kapcsolat a felszereltség és a teljesítmény között eszközök száma 0 1 2 3 4 5 3 35 173 242 80 1 Számítógéphasználat • Mennyi időt tölt számítógép-használattal (asztali számítógép, laptop)? – naponta legalább 5 órát – naponta legalább 2 órát – kevesebb • egyszempontos varianciaanalízis – a feladatokban nyújtott teljesítményre a gép előtt töltött idő szignifikánsan hat (gyenge kapcsolat), kivéve: I7.d, I7.e, I8 szignifikáns fájlkezelés I1, I2, I3, I9 számrendszerek I4, I5, I6 táblázatkezelés I7.a, I7.b, I7c, I7.f szövegkezelés I10 programozás I11, I12.a, I12.b, I12c, I13 nem szignifikáns I7.d, I7.e, I8 Mobil eszközök használata • Mennyi időt tölt mobil eszközök számítógép jellegű használatával (táblagép, okostelefon, e-book olvasó)? – naponta legalább 5 órát – naponta legalább 2 órát – kevesebb • egyszempontos varianciaanalízis – a feladatokban nyújtott teljesítményre a gép előtt töltött idő nem hat szignifikánsan, kivéve: I4, I6, I11, I12.a, I13 szignifikáns fájlkezelés számrendszerek nem szignifikáns I1, I2, I3, I9 I4, I6 I5 táblázatkezelés I7.a, I7.b, I7.c, I7.d, I7.e, I7.f, I8 szövegkezelés I10 programozás I11, I12.a, I13 I12.b, I12.c Mobil eszközök használata Operációs rendszerek Programozási nyelvek „Okos” érettségi eredmények Informatika érettségi PTI MI GI IK MK Összes 271 középszint N 65 62 56 2 86 eredmény (%) 80 78 74 59 73 0 7 emelt szint N 47 15 6 eredmény (%) 67 65 54 5 12 24 7 140 188 117 89 86 9 233 534 NA Összes 75 70 Informatika érettségi és szakok Informatika érettségi és szakok • emelt szint – nincs szignifikáns eltérés az intézmények között • középszint – szignifikáns eltérés • PTI–GI • PTI–MK Matematika érettségi PTI MI GI IK MK Összes 458 középszint N eredmény (%) 104 78 77 9 190 76 70 68 40 71 0 11 emelt szint N eredmény (%) NA Összes 9 6 6 32 83 67 61 4 5 3 0 32 44 117 89 86 9 233 534 68 Matematika érettségi és szakok Matematika érettségi és szakok • emelt szint – nincs szignifikáns eltérés az intézmények között • középszint – szignifikáns eltérés • PTI–GI • IK–mindenki Érettségi Informatika – középszint • egyszempontos varianciaanalízis – többségében szignifikáns, de nagyon gyenge kapcsolat szignifikáns nem szignifikáns fájlkezelés I2 I1, I3, I9 számrendszerek I4, I5, I6 táblázatkezelés I7.a, I7.b, I7.c, 17.e, I8 szövegkezelés programozás I7.d, I7.f I10 I11, I12.a, I12.b, I12.c I13 Érettségi Informatika – emelt szint • egyszempontos varianciaanalízis – programozásnál nagyon erős kapcsolat – emelt szintű informatika érettségi a programozási ismeretekre hatással van szignifikáns fájlkezelés nem szignifikáns I1, I2, I3, I9 számrendszerek I4, I5 I6 táblázatkezelés I7.a, I7.b, I7.c, I7.f I7.d, I7.e, I8 szövegkezelés programozás I10 I11, I12.a, I12.b, I12.c, I13 Érettségi Matematika – középszint • egyszempontos varianciaanalízis – nagyon gyenge kapcsolat szignifikáns fájlkezelés nem szignifikáns I1, I2, I3, I9 számrendszerek I5, I6 I4 táblázatkezelés I7.a, I7.b I7.c, 17.d, I7.e, I7.f szövegkezelés programozás I10 I11, I12.a, I12.b, I12.c, I13 Érettségi Matematika – emelt szint • egyszempontos varianciaanalízis – programozásnál nagyon erős kapcsolat – emelt szintű matematika érettségi a programozási ismeretekre hatással van szignifikáns nem szignifikáns fájlkezelés I2 I1, I3, I9 számrendszerek I4 I5, I6 táblázatkezelés I7.d I7.a, I7.b, I7.c, I7.e, I7.f, I8 szövegkezelés programozás I10 I12.a, I12.b, I12.c, I13 I11 Attitűd vizsgálat Mit jelent számára az informatika? Attitűd vizsgálat Mit jelent számára az informatika? N=301 PTI MI GI IK Összes minden 2 5 2 1 10 3,32 jövő 17 10 6 1 34 11,30 munka 24 27 14 0 65 21,59 1 3 2 0 6 1,99 szórakozás/hobbi 23 16 4 1 44 14,62 érdekel 12 10 9 0 31 10,30 2 5 0 0 7 2,33 kommunikáció programozás % Önértékelés Önértékelés – eredmények • fájlkezelés – nagyon gyenge kapcsolat • szövegkezelés – nagyon gyenge kapcsolat • táblázatkezelés – közepesen erős és gyenge kapcsolat • programozás, 5–8. osztályos feladat – erős kapcsolat • hálózatok – gyenge kapcsolat Tanulta – Nem tanulta Mennyire lesz szüksége az egyetemen • szövegszerkesztés tanulására? – nagyon gyenge negatív korreláció • táblázatkezelés tanulására? – nagyon gyenge negatív korreláció Érettségi, ECDL – tudás • Mennyire tükrözi érettségi eredménye informatikatudását? • Mennyire tükrözi ECDL vizsga eredménye (nem érettségivel szerzett) informatikatudását? Eredmények összehasonlítása • Saját eredmény (S) • Csoport eredmény (Cs) • Feladat fontossága (F) Saját Csoport Fontosság fájlkezelés gyenge, közepes gyenge – hálózat erős gyenge – számrendszerek erős közepes – táblázatkezelés erős gyenge (I8 –) – szövegkezelés gyenge, közepes gyenge programozás (5–8. o.) nagyon erős erős gyenge (I11 – Tudásalapú klaszterek Tudásalapú klaszterek 1. klaszter 2. klaszter 3. klaszter 4. klaszter jók limited random semmi DE_GI 33,7 23,3 15,1 27,9 DE_IK 11,1 11,1 11,1 66,7 DE_MI 41,6 27,0 14,6 16,9 DE_MK 18,9 11,2 12,0 57,9 DE_PTI 59,8 14,5 10,3 15,4 Varázslat? Digitális írástudás és kompetencia fejlesztése • önálló tantárgy – – – – Számítástechnika/Informatika tantárgy digitális kompetencia fejlesztése szakmai felkészültség módszertani felkészültség • hagyományos tantárgyakba integrálva – digitális írástudás fejlesztése – nem megfelelő módszertani felkészültség – informatikai felkészültség???? Informatikaoktatás – jellemzők • új tudomány, tantárgy • eddig egyetlen más tudománynál sem tapasztalt fejlődési sebessége • profitorientált környezet fejlődése és hatása a tudományra, oktatásra • a számítógéphasználat és az információ iránti igény erősödése Informatikaoktatás – digitális kompetencia – informatikatanár Önálló tantárgy Informatikatanár Informatikatanárképzés A csodát ne más szakosoktól várjuk! Számítógépes problémamegoldás • Case & Gunstone (2002) – problémamegoldás metakognitív megközelítése • Kiterjesztett metakognitív megközelítések (Csernoch & Biró, 2013) – számítógépes problémamegoldás metakognitív megközelítése • Mélyszerkezetű megközelítés – CAAD-based: Computer Algorithmic and Debugging-based • Felületi megközelítés – TAEW-based: Trial-and-Error Wizard-based (bricolage) (Csernoch, 1997; Ben-Ari, 1999; Csernoch, 2009) Metacognitive approaches to problem solving Deep approach Conceptual-based Surface approach Algorithmic-based Computer Algorithmic and Debugging-based (CAAD-based) Information-based Trial-and-Error Wizard-based (TAEW-based) Informatikaoktatás – ismeretszintek • ACM Report, 2013 – familiarity • a koncepció megértése – usage • a koncepció használata, alkalmazása konkrét esetekben – assessment • a megfelelő megközelítés kiválasztása a megértett lehetőségek közül Informatikaoktatás következmények • levels of mastery – familiarity: a koncepció megértése – usage: a koncepció használata, alkalmazása konkrét esetekben – assessment: a megfelelő megközelítés kiválasztása a megértett lehetőségek közül • következmények – dokumentumok >90% hibás (Panko, 2008; Panko & Aurigemma, 2010; Powell, Baker & Lawson, 2008, 2009a, 2009b; Tort, 2010; Tort, Blondel & Bruillard, 2008) – pénzben kifejezhető veszteségek • adatok hibás értelmezése • idő és emberi erőforrás veszteség (Van Deursen & Van Dijk, 2012; NJSZT 2012) • számítógépidő veszteség Számítógépes problémamegoldás • Gyakorlat – hagyományos programozói környezetek – deep approach • conceptual-based • CAAD-based – nem-hagyományos programozói környezetek – surface approach • TAEW-based approach • Változások! Változtatások! – problémamegoldás mélyszerkezetű metakognitív megközelítéssel nemhagyományos programozói környezetekben is – programozásból adaptált módszerek • Kipróbált és tesztelt megoldások – táblázatkezelés • Spreadsheet Lego – Sprego – szövegszerkesztés • Error Recognition and Classification – ERaC 21. század polihisztorai „kiszervezni” témaköröket • tipográfia – vizuális kultúra • kép – vizuális kultúra • hang – ének-zene, fizika, média • video, animáció – média, vizuális kultúra • nyelvhelyesség (szintaktikai, szemantikai) – anyanyelv – idegen nyelvek • algoritmikus készség fejlesztése – hagyományos, nem-hagyományos programozói szoftver környezetek – informatika Összegzés • TAaAS – rendkívül alacsony hallgatói teljesítmények – a hallgatók felülértékelik tudásukat – a hallgatók többsége az informatikában nem látja az algoritmust • csak hagyományos programozói környezetekben tudják elképzelni az algoritmus alapú problémamegoldást – a hallgatók többsége csak alkalmazói szoftvereket használ és ezeken is csak felületkezelést végez • TAEW típusú problémamegoldás • oktatási rendszerek – többség csak hagyományos programozói környezetekben tudja elképzelni az algoritmus alapú problémamegoldást (Grove 2012, 2014) DE IK – gyakorlat • Nem-tradicionális szoftver környezetekben algoritmikus megközelítés – CAAD-típusú problémamegoldás • Programozás-oktatásnál bevált módszerek adaptálása – Sprego – Error Recognition and Classification – ERaC – alkalmazások közötti átjárások • Nem-tradicionális környezetekben programozási módszerek – előkészítik a programozást – end-user programozók – számítógépes gondolkodás Okosodáshoz okos informatikus kell! Csernoch Mária, Biró Piroska Debreceni Egyetem Informatikai Kar {csernoch.maria, biro.piroska}@inf.unideb.hu