razvoj orodja za ugotavljanje stopnje … · stran ii univerza v mariboru fakulteta za...

UNIVERZA V MARIBORU

FAKULTETA ZA ELEKTROTEHNIKO,

RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO

Radovan Krajnc

RAZVOJ ORODJA ZA UGOTAVLJANJE

STOPNJE ABSTRAKTNEGA RAZMIŠLJANJA

UČENCEV PO NEOPIAGETOVI TEORIJI PRI

PROGRAMIRANJU

MAGISTRSKO DELO

Maribor, marec 2016

Stran ii

UNIVERZA V MARIBORU

FAKULTETA ZA ELEKTROTEHNIKO,

RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO

Radovan Krajnc




PROGRAMIRANJU

MAGISTRSKO DELO

Mentor: dr. Matjaž Debevc Maribor, marec 2016 Somentor: izr. prof. dr. Jože Rugelj

Stran iii




PROGRAMIRANJU

MAGISTRSKO DELO Študent: Radovan Krajnc Študijski program: Računalništvo in informatika Mentor: dr. Matjaž Debevc Somentor: izr. prof. dr. Jože Rugelj Lektorica: Margit Berlič Ferlinc, prof slov. in ang.

Stran iv

Razvoj orodja za ugotavljanje stopnje abstraktnega razmišljanja učencev po neopiagetovi teoriji pri programiranju

Klju čne besede: neopiagetova teorija, programiranje, abstraktno razmišljanje.

UDK: xxxxxx

Povzetek

V magistrskem delu smo ugotavljali, ali je možno s pomočjo testov dovolj zanesljivo

razvrstiti učence glede na zmožnost reševanja nalog, ki smo jih sestavili s pomočjo

neopiagetove teorije kognitivnega razvoja. Ugotavljali smo, ali zmorejo učenci reševati

naloge, ki zahtevajo abstraktno razmišljanje pri programiranju na predoperacionalnem ali

konkretno operacionalnem nivoju. Teste so reševali učenci (N=635) novega neobveznega

izbirnega predmeta Računalništvo v osnovni šoli. Rezultate statistične analize testa smo

primerjali z rezultati intervjujev. Ugotovitve intervjujev kažejo, da učenci, ki nalog na testu

niso pravilno rešili, tudi pri razmišljanju naglas niso bili zmožni rešiti nalog, ki zahtevajo

določen nivo abstraktnega razmišljanja po neopiagetovi teoriji kognitivnega razvoja.

Zaradi teh ugotovitev menimo, da lahko učitelj na osnovni rezultatov takšnega testa

prilagodi svojo nadaljnjo razlago posameznim učencem.

Stran v

DEVELOPING THE TOOL FOR ASSESSING THE LEVEL OF ABSTRACT THINKING OF PUPILS BY NEO-PIAGETIAN THEORY IN PROGRAMMING

Keywords: neoPiage theory, programming, abstract thinking.

UDK: xxxxxx

Abstract

We have been researching in the master's thesis if it is possible to place pupils reliably

enough according to their abilities of solving tasks, which we had formed according to Ne-

Piaget's theory of cognitive development. We have been researching if pupils are able to

solve tasks, which demand abstract thinking with programming on pre-operational or

concrete operational level. The tests have been solved by pupils (N=635) of new non-

obligatory optional subject computer science in primary school. The results of the statistic

test analysis have been compared with the interview results. The findings of the interviews

have shown that the pupils who had not correctly completed their tasks, were not able to

solve the tasks out loud, which demand a certain level of abstract thinking according to

the Neo-Piaget’s theory of cognitive development. Because of the finding, we think that a

teacher can, based on the results of such test, adapt his further explanations to the

individual pupils.

Stran vi

Uporabljene kratice

f – frekvenca

M (mean) – povprečje

SD (strandard deviation) – standardni odklon

Standard Error Mean – standardna napaka aritmetične sredine

Confidence Interval – interval zaupanja

df (degrees of fredom) – stopinje prostosti

MS (mean square) – povprečni kvadrat

SS (Sum of Squares) – vsota kvadratov

Stran vii

Kazalo vsebine

1 UVOD ........................................................................................................................................ 1

2 RAČUNALNIŠTVO V OSNOVNI ŠOLI ................................................................................ 3

3 TAKSONOMSKE RAVNI ZNANJA PRI PROGRAMIRANJU .......................................... 5

3.1 Bloomova taksonomija ................................................................................................................... 5

3.1.1 Pomnjenje ........................................................................................................................................ 6

3.1.2 Razumevanje .................................................................................................................................... 6

3.1.3 Uporaba ........................................................................................................................................... 7

3.1.4 Analiza .............................................................................................................................................. 7

3.1.5 Sinteza .............................................................................................................................................. 7

3.1.6 Evalvacija .......................................................................................................................................... 8

3.2 Neopiagetova teorija kognitivnega razvoja .................................................................................... 8

3.2.1 Senzomotorična faza ........................................................................................................................ 9

3.2.2 Predoperacionalna faza1 .................................................................................................................. 9

3.2.3 Konkretno operacionalna faza ....................................................................................................... 11

3.2.4 Formalno operacionalna faza ........................................................................................................ 18

3.3 Razlogi za izbiro neopiagetove teorije v raziskavi ......................................................................... 20

4 RAZISKOVALNA VPRAŠANJA ......................................................................................... 21

5 METODOLOGIJA ................................................................................................................. 23

5.1 Raziskovalne metode ................................................................................................................... 23

5.2 Raziskovalni vzorec ...................................................................................................................... 23

5.3 Priprava in predstavitev merilnega okolja ter statističnega modela ............................................. 24

5.4 Analiza merilnega okolja in statističnega modela ......................................................................... 24

5.5 Testiranje okolja ........................................................................................................................... 25

5.6 Uporaba končnega vprašalnika .................................................................................................... 28

5.7 Metode analize vprašalnika.......................................................................................................... 28

5.8 Kvalitativna analiza z intervjujem ................................................................................................. 31

6 REZULTATI .......................................................................................................................... 34

6.1 Pogostost pravilnih odgovorov ..................................................................................................... 34

6.2 Primerjava odgovorov na predoperacionalnem in konkretno operacionalnem nivoju ................. 35

6.3 Zmožnost inštrumentarija ............................................................................................................ 46

6.4 Ugotovitve kvalitativne analize .................................................................................................... 47

6.5 Diskusija o rezultatih .................................................................................................................... 48

7 SKLEP .................................................................................................................................... 52

8 BIBLIOGRAFIJA .................................................................................................................. 55

Stran viii

Kazalo slik

SLIKA 1: PREVERJANJE POZNAVANJA ZANKE IN SPREMENLJIVKE NA PREDOPERACIONALNEM NIVOJU ...................................... 10

SLIKA 2: PREVERJANJE RAZUMEVANJA ZAPOREDNOSTI IZVAJANJA UKAZOV NA PREDOPERACIONALNEM NIVOJU ........................ 10

SLIKA 3: METODA ZA ISKANJE NAJMANJŠE VREDNOSTI ................................................................................................. 12

SLIKA 4: PREVERJANJE ZMOŽNOSTI LOGIČNE OPERACIJE KONZERVACIJE ............................................................................ 13

SLIKA 5: PRIMER NALOGE S TRANZITIVNOSTJO ............................................................................................................ 14

SLIKA 6: PRIMER NALOGE S TRANZITIVNOSTJO V SCRATCHU .......................................................................................... 14

SLIKA 7: PRVI PRIMER NALOGE S TRANZITIVNOSTJO ..................................................................................................... 15

SLIKA 8: DRUGI PRIMER NALOGE S TRANZITIVNOSTJO ................................................................................................... 16

SLIKA 9: NALOGA Z REVERZIBILNOSTJO IN ZAMIKANJEM ELEMENTOV TABELE V DESNO ........................................................ 17

SLIKA 10: PRIMER NALOGE S TRANZITIVNOSTJO .......................................................................................................... 18

SLIKA 11: SPOL .................................................................................................................................................... 23

SLIKA 12: NALOGA IZ ZAPOREDNOSTI IZVAJANJA UKAZOV NA KONKRETNO OPERACIONALNEM NIVOJU ................................... 24

SLIKA 13: NALOGA Z ZANKO NA PREDOPERACIONALNEM NIVOJU ................................................................................... 25

SLIKA 14: NALOGA NA PREDOPERACIONALNEM NIVOJU – SLEDENJE KODI ........................................................................ 26

SLIKA 15: POZNAVANJE ZANKE NA PREDOPERACIONALNEM NIVOJU ................................................................................ 26

SLIKA 16: ZAPOREDNO IZVAJANJE UKAZOV (PREDOPERACIONALNI NIVO) IN ZANKA ............................................................ 27

SLIKA 17: PREVERJANJE RAZUMEVANJA KONCEPTA SPREMENLJIVKE NA PREDOPERACIONALNEM NIVOJU ................................ 32

SLIKA 18: PREVERJANJE RAZUMEVANJA ZANKE, POGOJNEGA STAVKA TER SPREMENLJIVKE ................................................... 32

SLIKA 19: PREVERJANJE RAZUMEVANJA DELOVANJA PROGRAMA IN UČENJE RAZMIŠLJANJA NAGLAS ....................................... 33

SLIKA 20: ZAMENJAVA VREDNOSTI SPREMENLJIVKE ..................................................................................................... 33

Stran ix

Kazalo tabel

TABELA 1: FREKVENCA PRAVILNIH ODGOVOROV PRI NALOGAH NA PREDOPERACIONALNEM NIVOJU ....................................... 34

TABELA 2: FREKVENCA PRAVILNIH ODGOVOROV PRI NALOGAH NA KONKRETNO OPERACIONALNEM NIVOJU ............................. 34

TABELA 3: POVPREČNO ŠTEVILO PRAVILNIH ODGOVOROV PO NIVOJIH NALOG ................................................................... 35

TABELA 4: POVPREČJE (M), STANDARDNI ODKLON (SD), STANDARDNA NAPAKA ARITMETIČNE SREDINE (R) IN REZULTAT T-TESTA

POVPREČNIH VREDNOSTI PRAVILNIH REZULTATOV NA PREDOPERACIONALNEM IN KONKRETNO OPERACIONALNEM NIVOJU . 35

TABELA 5: ŠTEVILA (N), STRUKTURNI ODSTOTKI (%) IN IZID Χ2 PREIZKUSA RAZLIK V ODGOVORIH NA VPRAŠANJI ZA PREVERJANJE

RAZUMEVANJA ZAPOREDNOSTI IZVAJANJA UKAZOV NA PREDOPERACIONALNEM IN KONKRETNO OPERACIONALNEM NIVOJU.

................................................................................................................................................................ 36


RAZUMEVANJA ZANK NA PREDOPERACIONALNEM IN KONKRETNO OPERACIONALNEM NIVOJU. ..................................... 37


RAZUMEVANJA SPREMENLJIVK NA PREDOPERACIONALNEM IN KONKRETNO OPERACIONALNEM NIVOJU. ......................... 38


RAZUMEVANJA POGOJNIH STAVKOV NA PREDOPERACIONALNEM IN KONKRETNO OPERACIONALNEM NIVOJU. .................. 39


RAZUMEVANJA SPREMENLJIVK IN POGOJNIH STAVKOV NA PREDOPERACIONALNEM IN KONKRETNO OPERACIONALNEM

NIVOJU. ..................................................................................................................................................... 40

TABELA 10: ŠTEVILO (N), POVPREČNO ŠTEVILO REŠENIH NALOG, IN IZID T-TESTA RAZLIK POVPREČNEGA ŠTEVILA PRAVILNO REŠENIH

NALOG MED FANTI IN DEKLETI. ........................................................................................................................ 41

TABELA 11: ANALIZA HOMOGENOSTI VARIANC ........................................................................................................... 42

TABELA 12: ANALIZA VARIANCE ODNOSA DO POUKA IN REZULTATI NA TESTU .................................................................... 42


TABELA 14: ANALIZA ODNOSA DO REŠEVANJA PROBLEMOV IN RAZMIŠLJANJA TER REZULTATOV NA TESTU .............................. 44


TABELA 16: ANALIZA MNENJA O DOLGOČASNOSTI POUKA TER REZULTATOV NA TESTU ........................................................ 45

Stran 1

1 UVOD

Računalništvo z informatiko je v strokovni javnosti prepoznano kot temeljno področje, ki

sodi v predmetnik obveznega šolanja (Gander, Walter; Petit, Antoine; Berry, Gerard;

Demo, Barbara; Vahrenhold, Jan; McGettrick, Andrew, 2013, str. 13-15). V Evropi je že 16

držav uvedlo programiranje v predmetnike na nacionalnem, regionalnem ali lokalnem

nivoju (European Schoolnet, 2015, str. 9). V slovenskih osnovnih šolah računalništvo ni

obvezen predmet. V šolskem letu 2014–2015 je učencem drugega vzgojnega obdobja

prvič ponujen nov neobvezni izbirni predmet Računalništvo.

Namen novega predmeta je razvijati algoritmični način razmišljanja. S tem tudi slovenski

šolski sistem sledi svetovnim trendom poučevanja računalništva, kjer se učenje uporabe

računalniških orodij zamenjuje s poučevanjem računalniških konceptov. Razvoj

algoritmičnega razmišljanja vpliva na razumevanje drugih področij (kot sta biologija in

kemija) ter tudi na jezikoslovje, psihologijo, ekonomijo in statistiko. Omogoča razvoj znanj

in veščin za reševanje problemov, izgradnjo sistemov, razumevanje moči in mej človeške

ter strojne inteligence. Algoritmično razmišljanje je veščina, ki bi jo lahko pridobili vsi

učenci. Učenci, ki jo usvojijo, so sposobni boljše konceptualizacije in razumevanja, pa tudi

lažje in bolj kreativno uporabljajo informacijsko tehnologijo, zato so bolje opremljeni za

delovanje v sodobni družbi (Neil, in drugi, 2013).

Algoritmično razmišljanje vključuje možnost logičnega in (na višjih ravneh) rekurzivnega

ter abstraktnega razmišljanja (Wing, 2006, str. 33). Napredno algoritmično razmišljanje

omogoča razvoj raznovrstnih generičnih spretnosti in procesov, kot so kritično

razmišljanje, reflektiranje, komuniciranje, odgovorna uporaba tehnologij in prispeva k

razvoju družbe.

Učni načrt neobveznega izbirnega predmeta računalništvo je sestavljen iz petih sklopov

(Ministrstvo za izobraževanje, znanost in šport, 2013, str. 5-7): algoritmi, programi,

podatki, reševanje problemov ter komunikacija in storitve. Učenci spoznavajo orodje za

vizualno programiranje Scratch (Lifelong Kindergarten Group, MIT Media Lab, 2016) in se

seznanjajo z zaporednostjo izvajanja ukazov in večnitnostjo, zankami, vejitvami,

spremenljivkami, odzivanjem na dogodke, branju vhodnih podatkov in podobno.

V magistrskem delu prikazujemo izvedbo raziskave, ki je tesno povezana s kurikularnimi

vsebinami novega izbirnega predmeta računalništvo, konkretneje z vpeljavo

algoritmičnega razmišljanja in poznavanja osnovnih programerskih elementov. Raziskali

smo, ali je možno razviti orodje, ki bi omogočilo učitelju na enostaven način in z dovolj

veliko zanesljivostjo razvrstiti učence glede na njihove zmožnosti reševanja nalog iz

programiranja, za katere je potrebna tudi zmožnost abstraktnega razmišljanja. S pomočjo

neopiagetove teorije (Lister, 2011, str. 2-4) in razvrstitvijo učencev učitelj lažje didaktično

Stran 2

intervenira in pomaga učencem pri reševanju problemov ter razvijanju višjih oblik

mišljenja. V raziskavi nas ni zanimal delež učencev, ki razmišljajo na določenem nivoju po

neopiagetovi teoriji. Raziskovalna vprašanja, na katera smo želeli najti odgovore, so bila:

ali je način razvrščanja učencev na posamezen nivo po neopiagetu dovolj zanesljiv, da

lahko učitelj iz tega določi ustrezne dejavnosti in dodatna pojasnila učencem.

Zanimalo nas je tudi, ali obstaja razlika v rezultatih testa na posameznih nivojih med fanti

in dekleti ter ali se odnos do predmeta kaže tudi v rezultatih testa oz. zmožnosti reševanja

nalog na višjih nivojih abstraktnega razmišljanja.

Neobvezni izbirni predmet računalništvo si je v šolskem letu 2014–2015 izbralo 2529

učencev četrtih razredov, kar je približno 10 % te populacije. V raziskavi je sodelovalo 638

učencev, kar je 25,2 % vseh učencev, ki so obiskovali pouk novega predmeta.

V magistrskem delu na začetku opisujemo poučevanje računalništva v osnovni šoli in

trend vključevanja računalništva v obvezne predmetnike v drugih evropskih državah.

V nadaljevanju so predstavljeni načini preverjanja znanja in taksonomske ravni znanja pri

programiranju. Pri tem smo kot teoretični okvir uporabili neopiagetovo teorijo kognitivnega

razvoja, za katero smo podrobno opisali zmožnosti in načine razmišljanja pri

programiranju.

Z raziskovalnimi vprašanji smo želeli ugotoviti, ali je možno sestaviti tak test, ki s

statistično značilno razliko ugotavlja porazdelitev učencev po zmožnostih reševanja nalog

za različne koncepte (zaporednost izvajanja ukazov, pogojni stavki, spremenljivke in

zanke) na različnih nivojih po neopiagetovi teoriji. Želeli smo tudi ugotoviti, ali obstaja

statistično pomembna razlika pri reševanju nalog na različnih nivojih med fanti in dekleti

ter ali je izraženo mnenje učencev o predmetu povezano z njihovimi rezultati na testu.

Raziskavo smo izvedli s kvantitativno in kvalitativno metodo, ki jo podrobneje opisujemo v

zadnjem delu magistrskega dela.

Zbrane podatke smo analizirali in zapisali ugotovitve ter sklep.

Stran 3

2 RAČUNALNIŠTVO V OSNOVNI ŠOLI

V različnih izobraževalnih sistemih po svetu (Anglija, Avstralija, ZDA, Slovaška, Estonija)

prihaja do sprememb v odnosu do poučevanja računalništva v osnovni šoli.

Računalništvo, ki je bilo razumljeno kot IKT opismenjevanje, zamenjujejo učni načrti, v

katerih učenci spoznavajo temeljne koncepte programiranja in algoritmov, razvijajo

logično in računalniško razmišljanje ter razvijajo zmožnost reševanja problemov s

pomočjo digitalnih tehnologij. Tudi v Sloveniji je bil na Strokovnem svetu RS za splošno

izobraževanje dne 19. 12. 2013 sprejet učni načrt za neobvezni izbirni predmet

Računalništvo v drugem vzgojno-izobraževalnem obdobju osnovne šole. Učenci imajo

možnost izbrati Računalništvo kot enega med petimi neobveznimi izbirnimi predmeti v

trajanju 35 šolskih ur na leto. Če tega ne želijo, jim ni treba izbrati nobenega predmeta,

zato se nov predmet imenuje neobvezni izbirni predmet. Programiranje je kot dodatna

vsebina vključeno tudi v učni načrt obveznega izbirnega predmeta Računalništvo v tretjem

vzgojno-izobraževalnem obdobju. Učenci morajo v tretjem vzgojno-izobraževalnem

obdobju izbrati dva ali tri izbirne predmete med ponujenimi 86 predmeti. Računalniških

vsebin v obveznem delu predmetnika v slovenski osnovni šoli ni.

Učni cilji novega neobveznega izbirnega predmeta v drugem vzgojno-izobraževalnem

obdobju so takšni, da učenci spoznavajo temeljne koncepte v programiranju in

računalništvu, kot so algoritmi, programi, spremenljivke, reševanje problemov in podobno.

Ker so učenci v tem obdobju stari med 10 in 13 let, morajo biti učitelji pozorni na

didaktične pristope in zmožnosti abstraktnega razmišljanja otrok.

Učiteljem je bilo predlagano, da večino aktivnosti pri predmetu izvajajo v programu

Scratch. Program Scratch je na voljo v dveh različicah: spletni in namizni. Projekti, ki so

narejeni v spletni različici, so lahko v skupni rabi z drugimi uporabniki. Trenutno je na voljo

več kot 12 milijonov projektov (MIT Media Lab, 2015), ki jih lahko učenci študirajo,

predelajo in ponovno uporabijo. Program Scratch je primeren za vse starosti od 1. razreda

osnovne šole dalje in omogoča veliko kreativnosti ter svobodnega izražanja (Lifelong

Kindergarten Group, MIT Media Lab, 2016). Učitelji morajo biti pozorni na doseganje ciljev

iz učnega načrta in paziti, da se pouk ne spremeni v tečaj uporabe Scratcha. Učitelj mora

preverjati, ali učenci razumejo različne koncepte. Preverjanje znanja poteka v vseh fazah

učnega procesa: pred obravnavo učnega sklopa, med učnim procesom in na koncu pred

ocenjevanjem. Preverjanje razumevanja določenih konceptov je sicer možno izvesti s

testi, vendar na osnovi rezultata ne moremo sklepati o miselnem procesu, zmožnosti

abstraktnega razmišljanja in razumevanju, ki je privedlo do rešitve. Pri neobveznem

izbirnem predmetu računalništvo morajo učenci pridobiti tri ocene. Ena ocena mora biti

Stran 4

ustna, ostali dve pa sta lahko pridobljeni pisno ali z ocenjevanjem izdelka. Namen naše

raziskave ni povezan s končnim ocenjevanjem znanja, temveč s preverjanjem znanja.

Brennan in Resnick (2012) v svojem prispevku ugotavljata, da uspešno sestavljen

program oziroma prisotnost določenega programskega elementa v kodi še ne pomeni, da

učenec v resnici razume delovanje tega elementa in da razume računalniški koncept, ki

se skriva v ozadju. Zato v svojem prispevku predlagata tri načine preverjanja

računalniškega razmišljanja, od katerih ima vsak svoje prednosti in pomanjkljivosti:

• analiza projektov, • intervju, • razvojni scenarij.

Pri poučevanju v številčnih razredih, kjer se mora učitelj učinkovito in hitro odzivati na

reakcije učencev, so opisani načini preverjanja sicer ustrezni, vendar potrebuje učitelj še

dodatna orodja in načine, ki mu na relativno enostaven in strukturiran način pomagajo pri

določanju zmožnosti abstraktnega razmišljanja in razumevanja določenih konceptov.

Učitelj lahko za načrtovanje pouka in preverjanje znanja uporabi različne znane

taksonomije, kot so Bloomova taksonomija (Naslia & Hashim, 2008) & (Thompson,

Luxton-Reilly, Whalley, Hu, & Robbins, 2008), Marzanova taksonomija (Marcinka, 2014)

ali SOLO (Sheard, in drugi, 2008). V naši nalogi bomo uporabili neopiagetovo teorijo

kognitivnega razvoja, ki jo nekateri učitelji in raziskovalci uporabljajo za ugotavljanje nivoja

abstraktnega razmišljanja učencev.

Neopiagetova teorija se lahko uporabi kot teoretični okvir za pripravo testov za določitev

zmožnosti reševanja nalog na različnih ravneh (Lister, 2011, str. 3). Z ustrezno

pripravljenimi testi bi lahko učitelj hitreje razvrščal učence po zmožnosti reševanja nalog

na različnih nivojih in didaktično interveniral. S takšnimi testi sicer ni možno določati nivoja

abstraktnega mišljenja posameznega učenca. Nivo abstraktnega razmišljanja lahko

ugotovimo z individualnim razgovorom, kjer učenec rešuje določeni problem in razmišlja

naglas, kar sta ugotavljala Teague in Lister v svojem prispevku Longitudinal Think Aloud

Study of a Novice Programmer (2014).

Rezultati ustrezno zasnovanega testa lahko služijo učitelju kot kazalnik tistih konceptov, ki

jih učenci še ne razumejo, in pokazatelj višjih oblik razmišljanja, na katerih učenci

najverjetneje še ne morejo razmišljati. Učitelj lahko pripravi dodatne aktivnosti, s katerimi

preverja ustreznost razvrstitve in z njimi pomaga učencem, da napredujejo v skladu s

svojimi zmožnostmi (Teaque, Corney, Ahadi, & Lister, 2013, str. 91).

Stran 5

3 TAKSONOMSKE RAVNI ZNANJA PRI PROGRAMIRANJU

Učitelji lahko pri poučevanju uporabijo različne pristope (Corte, 2013, str. 37-59)

(tradicionalni transmisijski, behavioristični, izkustveni, konstruktivistični,

konkstrukcionistični ...). Izbrani pristop poučevanja je običajno kombinacija lastnih učnih

izkušenj in pridobljenih znanj o poučevanju računalništva med študijem in delom.

Seymour Aubrey Papert je pri študiju spoznal Piageta, katerega delo je nanj močno

vplivalo. Razvil je teorijo učenja, poimenovano konstrukcionizem, ki temelji na

konstruktivizmu. Konstrukcionizem enako kot konstruktivizem poudarja izgradnjo znanja,

dodaja pa, da posameznik zavestno sodeluje pri gradnji znanja (Žandar, 2014, str. 10, po

Blinkstein, P, Thinking about learning). Papert je deloval na Tehnološkem inštitutu

Massachusetts (MIT), kjer so razvili orodje Scratch. Bil je mnenja, da vloga zunanje

pomoči vpliva na razvoj višjih miselnih procesov pri učencih. Ker je priporočeni pristop

poučevanja neobveznega izbirnega predmeta računalništvo ravno konstrukcionizem, je za

učitelje pomembno, da na enostaven način ugotovijo nivo razmišljanja učencev, njihovo

razumevanje konceptov in poznavanje dejstev. Pri tem so jim lahko v pomoč različne

taksonomije znanja. V nadaljevanju bomo opisali Bloomovo taksonomijo, ki je učiteljem

poznana, opisali pa bomo tudi neopiagetovo teorijo, ki smo jo izbrali kot teoretični okvir pri

pripravi naše raziskave.

3.1 Bloomova taksonomija

Bloom in sodelavci so na podlagi večletnega proučevanja objavili svoje izsledke, kjer so

klasificirali učne cilje in jih razdelili v tri poglavitna taksonomska področja (Bloom,

Engelhart, Furst, Hill, & Krathwohl, 1956):

• kognitivno ali spoznavno področje,

• afektivno ali čustveno področje,

• psihomotorično področje.

Kognitivno področje zajema cilje, ki so v povezavi z reprodukcijo in prepoznavanjem

učnega gradiva ter zahtevnejšimi oblikami miselne aktivnosti. Razdelili so jih v šest

kategorij ali nivojev. Bloomova taksonomija je bila nadgrajena (Anderson, in drugi, 2001)

tako, da so imena posameznih kategorij oz. nivojev zamenjana z glagoli (zapomniti,

razumeti, uporabiti ...), zamenjani pa sta tudi najvišji dve stopnji originalne Bloomove

taksonomije. Anderson in drugi menijo, da je ustvarjanje višji miselni proces kot

evalviranje. V našem prispevku bomo opisali originalno Bloomovo taksonomijo.

Stran 6

Spodaj opisani primeri nalog za posamezni nivo so povzeti po članku Naslia & Hashim,

2008.

3.1.1 Pomnjenje

Pomnjenje se kaže kot priklic in obnova dejstev, definicij, postopkov, metod, teorij ali

podatkov. To vrsto znanja lahko preverjamo s testi dopolnjevanja ali izbire, lahko pa tudi s

pogovorom in spraševanjem.

Vprašanja, s katerimi bi na tem nivoju preverjali učenčevo zmožnost priklica naučenega,

bi lahko bila:

• Kaj je spremenljivka?

• Katere vrste zank poznaš?

• Napiši tri primere pogojev, ki bi jih lahko uporabil v pogojnem stavku.

• Opiši lastnosti algoritma.

Na tem nivoju sta pomnjenje in priklic edina psihološka procesa, za razliko od drugih

nivojev, kjer mora učenec tudi primerjati, presojati, analizirati.

3.1.2 Razumevanje

Razumevanje zahteva dekodiranje zapisanega ali slišanega. Učenec lahko v mislih

zapisano pretvori v njemu bolj razumljivo obliko tako, da prevaja iz enega nivoja

abstrakcije v drugega, iz ene simbolične oblike v drugo. Učenec na tem nivoju razmišlja le

v okvirih podanega in mu ni treba razmišljati abstraktno na osnovni prejšnjih izkušenj. Za

ta nivo so značilne tri miselne operacije:

• prevajanje (delovanje kode opiše z besedami),

• interpretacija (pravilno dojame glavne namene programa, spremenljivk, pogojnih

stavkov in razume njihovo povezanost),

• ekstrapolacija (sklepa o rezultatih oz. izhodu predstavljene kode).

Primer naloge na tem nivoju bi lahko bil:

• Kakšna bo vrednost spremenljivke X, ko se izvede spodnja koda?

x=0; y=0;

while (y<50) {x++; y=y+5}

Stran 7

3.1.3 Uporaba

Učenec na tem nivoju uporabi naučeno za reševanje novega problema. Pri tem uporabi

splošne ideje, koncepte ali metode v konkretni, za njega novi situaciji. Uporabiti mora

abstrakcijo (na osnovi usvojenih principov in posplošitev) za rešitev problema.

Primer nalog na nivoju uporabe:

• Izdelaj zanko, ki izpiše takšen rezultat: 0 1

1 2

2 4

3 8

4 16

5 32

6 64

• Napiši program, ki izračuna povprečno vrednost N števil. Program se lahko izvede le, če je N večji od 0, drugače se izpiše napaka.

3.1.4 Analiza

Učenec, ki je zmožen razmišljanja na tem nivoju, zmore celoto razstaviti na njene

sestavne dele ali elemente ter razmišljati o vsakem delu posebej. Prav tako je zmožen

razmišljati o relacijah, ki jih imajo posamezni deli med sabo in relacijah posameznega dela

do celote.

Primer naloge na nivoju analize:

• Dana je koda za razred Krog. Učenci odgovorijo na naslednji vprašanji:

o Kaj je metoda Krog v tem razredu?

o Kako se razlikuje metoda Krog od drugih metod v tem razredu?

3.1.5 Sinteza

Sinteza je povezovanje delov in elementov v celoto. Učenec, ki ima znanje na tem nivoju,

zmore samostojno interpretirati nepoznane problemske situacije, uporabiti naučene

koncepte pri načrtovanju strategije in ustvariti nekaj novega. Na tem nivoju učenec

izkazuje kreativnost in divergentno mišljenje. Rešitve so nove in enkratne.

Stran 8

Primer naloge na nivoju sinteza:

• Ustvari program, ki prebere nize iz besedilne datoteke, jih zapiše v spremenljivko

ustreznega podatkovnega tipa, razvrsti nize v naraščajočem vrstnem redu in jih

tako razvrščene zapiše v besedilno datoteko.

3.1.6 Evalvacija

Učenec na tem nivoju zmore kritično vrednotiti in presojati program ali rešitev. Pri tem

razume in upošteva kriterije. Kriterije si lahko postavi sam ali pa uporabi dogovorjene.

Primer naloge na nivoju evalvacija:

• Primerjaj programa A in B glede na učinkovitost in hitrost delovanja.

• Kateri od obeh algoritmov (quicksort ali bublesort) je učinkovitejši. Argumentiraj

svojo razlago.

• Kateri ob obeh programov (A ali B) je boljši? Glede na kateri kriterij je izbrani

program boljši?

3.2 Neopiagetova teorija kognitivnega razvoja

Klasična Piagetova teorija se osredotoča na splošni razvoj abstraktnega sklepanja otroka

na vseh področjih (Labinowicz, 2010, str. 56).

Piagetova teorija o kognitivnem razvoju posameznika loči štiri faze razvoja mišljenja. Te

faze so:

• senzomotorična ali zaznavnogibalna faza (od rojstva do dveh let),

• predoperacionalna faza (od 2 let do 7 let),

• konkretno operacionalna faza (od 7 let do 11 let),

• formalno operacionalna faza ( od 11 leta dalje).

Raziskovalci Robbie Case, Andreas Demetriou, Kurt Fischer, Graeme Halford, Pierre

Mounoud, Juan Pascual-Leone, Anik de Ribaupierre, Bob Siegler in drugi so svoje delo

zasnovali na Piagetovi teoriji, jo tudi razširili ter deloma tudi zavrgli oz. dopolnili (Morra,

Gobbo, Marini, & Sheese, 2009, str. XIV). Njihove ugotovitve in izsledke oz. teorijo

imenujemo neopiagetova teorija.

Po neopiagetovi teoriji kognitivnega razvoja ljudje med pridobivanjem strokovnega znanja

na specifičnem problemskem področju razvijajo vedno bolj abstraktne oblike sklepanja, in

sicer ne glede na starost. To pomeni, da lahko nekdo prikaže na nekem področju

ekspertno zmožnost razmišljanja, medtem ko je na drugem področju šele na začetniškem

nivoju razmišljanja in razumevanja. Pri tem starost ni pomemben dejavnik. To je ena

glavnih razlik med Piagetovo in neopiageovo teorijo.

Stran 9

Neopiagetova teorija je lahko dober pripomoček za opisovanje kognitivnega razvoja

učenca, ki spoznava področje algoritmov in programiranja. Uporabimo jo lahko tudi za

ocenjevanje učnih gradiv in za preverjanje znanja (Gluga, Kay, Lister, & Teague, 2012,

str. 1). Tudi neopiagetova teorija loči štiri faze razvoja mišljenja, ki pa niso vezane na

starost osebe, ampak na njihovo zmožnost abstraktnega razmišljanja. Faze so

poimenovane enako kot pri klasični Piagetovi teoriji: senzomotorična, predoperacionalna,

konkretno operacionalna in formalno operacionalna faza. V nadaljevanju opisujemo vsako

fazo neopiagetove teorije z vidika programiranja, tako kot so jih opisovali Lister in drugi.

3.2.1 Senzomotorična faza1

Senzomotorično fazo v kontekstu računalništva oziroma programiranja so opisovali Lister

(Lister, 2011, str. 2-4) in drugi (Gluga, Kay, Lister, & Teague, 2012, str. 32-33). V tej fazi

učenec sledi in razume kodo z manj kot 50 % točnostjo. Pri senzomotorični fazi učenec

komaj ugotovi, kaj program dela in še to le tako, da razume kodo po

intervenciji spraševalca. Sledenje kodi poteka z naporom, pri iskanju napake v kodi

učenec vstavlja naključne vrednosti in ne zna vstaviti mejnih. Ne bere kode, ampak

vstavlja podatke ter ugotavlja rezultat, pri tem pa zelo hitro pozabi smisel posameznega

koraka. Da bi prišel do rezultata, poskuša uganiti smisel.

V naši raziskavi smo predpostavili, da se učenci s programiranjem prvič srečajo v 4.

razredu in da so na začetku šolskega leta v tem razredu tako vsi v senzomotorični fazi.

3.2.2 Predoperacionalna faza1

Učenec, ki je svoje razmišljanje razvil do naslednje (predoperacionalne) faze, lahko sledi

zapisani kodi in sklepa o delovanju kode brez težav. Takšen učenec lahko sledi kodi po

posameznih ukazih in ugotavlja vrednosti spremenljivk šele, ko je ukaz izvršen. Razume

sicer določene koncepte, na primer zanka ali spremenljivka, vendar jih ne zna uporabiti v

novi situaciji. Ni zmožen abstrakcije, kjer bi v kodi videl smisel izvajanega programa. Z

veliko težavo bi koristno uporabil algoritem, zapisan z diagramom poteka. Za začetnika, ki

razmišlja na predoperacionalni fazi, so zaporedni ukazi le rahlo povezani. Razmišljanje

“predoperacionalnega” učenca je osredotočeno na le eno abstraktno lastnost. Kadar

učenec v istem času razmišlja o dveh abstraktnih lastnostih, njegove misli niso

koordinirane in so lahko celo protislovne. Večina neopiagetskih teoretikov je mnenja, da je

razlog v preobremenitvi delovnega spomina učenca. Šele ko je učenec sposoben videti

več podatkov ali lastnosti kot eno enoto, potem se mu sprosti delovni spomin in je zmožen

hkrati opazovati več lastnosti (Lister, 2011, str. 2). “Predoperacionalni” učenec uporablja

1 Krajnc, R., Debevc, M., & Rugelj, J. (2015). Preverjanje razumevanja računalniških konceptov s pomočjo neopiagetove teorije, testov in razmišljanja naglas. EduVision, sodobni pristopi poučevanja prihodnjih generacij (str. 389-403). Ljubljana: EDUvision, Stanislav Jurjevčič s. p.

Stran 10

induktivno sklepanje (Milekšič, 2010, str. 10), da bi razumel delovanje programa. Opazuje

vhodne in izhodne podatke ter sklepa o delovanju. To stori tako, da izbere nekaj začetnih

vrednosti, v mislih izvede kodo in ugotavlja izhodne vrednosti. Lister (2011) je ob

opazovanju ekspertov, ki so reševali enake naloge kot študentje začetniki, ugotovil, da

eksperti ne sledijo kodi, ampak poskušajo sklepati o delovanju kode in na ta način

ugotoviti rešitev problema. Eksperti ne izvajajo kode po korakih kot študentje oz. učenci.

V naši raziskavi smo naloge na predoperacionalnem nivoju pripravili tako, da lahko

učenec s sledenjem kodi in poznavanjem posameznega koncepta pravilno reši nalogo. V

nadaljevanju prikazujemo nalogo (Slika 1), ki jo učenec lahko reši, če sledi kodi in če

razume koncept zanke ter spremenljivke.

Kolikšni sta vrednosti spremenljivk Točke in Življenja, ko se izvedejo vsi ukazi?

a) Točke=1 in Življenja=6 b) Točke=3 in Življenja=2 c) Točke=6 in Življenja=6 d) drugo (vpiši)

Slika 1: Preverjanje poznavanja zanke in spremenljivke na predoperacionalnem nivoju

Če učenec pravilno razume koncept zanke in če razume prirejanje in spreminjanje

vrednosti spremenljivke, potem lahko nalogo reši pravilno.

Prikazujemo še eno nalogo na predoperacionalnem nivoju, ki jo lahko rešijo učenci, če

razumejo pojem zaporednosti izvajanja ukazov.

Katera izjava je pravilna?

a) maček se premakne, preden zamijavka b) maček zamijavka, preden se premakne c) maček se skrije, preden reče Zdravo! d) drugo

Slika 2: Preverjanje razumevanja zaporednosti izvajanja ukazov na predoperacionalnem nivoju

Stran 11

Če učenec razume, da se ukazi izvajajo zaporedno in če razume pomen vsakega ukaza,

lahko pravilno reši nalogo.

3.2.3 Konkretno operacionalna faza2

Razmišljanje v tej fazi vključuje rutinsko sklepanje o abstrakcijah v programu. Vendar pa

je značilnost konkretnega sklepanja, da je omejeno na znane, realne in ne na hipotetične

situacije. Od tod tudi ime te faze razmišljanja: konkretno operacionalna faza.

Učenec je v tej fazi zmožen napisati majhen program, če ima na voljo dobro specifikacijo

oz. opis problema, ne zmore pa napisati bolj zapletenega programa, za katerega ima

pomanjkljiva navodila. Če je soočen s takšno nalogo, poskuša zmanjšati nivo

abstraktnosti tako, da poskuša rešiti specifičen enostaven primer, namesto da bi rešil

splošnega. "Konkretno operacionalni" učenec je zmožen deduktivnega sklepanja. V

danem programu takšen učenec ugotovi njegovo funkcijo le z branjem ukazov. Če vseeno

poskuša potrditi svojo interpretacijo in v mislih izvede ukaze, ne interpretira izhodnih

podatkov v odvisnosti od vhodnih.

Učenec je po Piagetu zmožen logičnih operacij, kot so konzervacija, tranzitivnost in

reverzibilnost šele na konkretno operacionalni fazi razmišljanja (Corney, Teague, Ahadi, &

Lister, 2012). Ker smo v raziskavi pripravljali naloge, s katerimi smo ugotavljali, kolikšen

delež učencev še ni na tem nivoju razmišljanja, bomo opisali vse tri omenjene logične

operacije tako, kot jih je opisal Piaget, potem pa bomo le-te prikazali na področju

programiranja.

3.2.3.1 Konzervacija3

Piaget je v svojih raziskavah ugotavljal, ali se lahko otroci osredotočijo na dve dimenziji

hkrati. Otroke je spraševal, ali je količina vode enaka v dveh enakih kozarcih. Nato je prelil

vodo iz enega kozarca v tretji kozarec, ki je imel drugačen premer od prvih dveh kozarcev.

Mlajši otroci (na predoperacionalni stopnji razmišljanja) so dajali različne odgovore,

odvisno od višine vode v tretjem kozarcu. Odrasli ali starejši otroci, ki so razmišljali na

konkretni operacionalni stopnji, so trdili, da je količina vode ostala enaka ne glede na

obliko kozarca. Ko so bili naprošeni, da argumentirajo svojo trditev, so povedali, da je v

širšem kozarcu višina vode nižja in zaradi tega je količina vode enaka. Ko so raziskovalci

spraševali otroke, kakšna bo količina vode, ko bodo vodo prelili iz tretjega kozarca nazaj v

prvega (konzervacija), so dobili spet različne odgovore, za razliko od otrok, ki so

2 Krajnc, R., Debevc, M., & Rugelj, J. (2015). Preverjanje razumevanja računalniških konceptov s pomočjo neopiagetove teorije, testov in razmišljanja naglas. EduVision, sodobni pristopi poučevanja prihodnjih generacij (str. 389–403). Ljubljana: EDUvision, Stanislav Jurjevčič s. p.

Stran 12

razmišljali na konkretno operacionalni ravni mišljenja, ki so vedeli, da se količina vode

ohrani.

Ko je otrok zmožen hkrati razmišljati o spremembi dveh dimenzij, je pripravljen za učenje

bolj abstraktnih konceptov, kot je recimo ohranjanje količine tekočine.

Lister v svojem članku (2011) opisuje primer naloge, kjer mora učenec uporabiti logično

operacijo konzervacije. Logična operacija konzervacije je pri programiranju bolj abstraktna

kot pri nalogi s kozarci vode. Pri nalogi mora učenec ohraniti specifikacijo metode,

medtem ko se implementacija spremeni. Metoda min poišče najmanjšo vrednost v tabeli

x. V opisanem primeru se učenec odloči, ali bo iskanje najmanjše vrednosti v tabeli

naredil tako, da bo v začasno spremenljivko shranil najmanjšo vrednost, ali pa bo shranil

le podatek, na katerem mestu v tabeli se nahaja najmanjša vrednost. Nato mora učenec

obkrožiti tiste dele kode v okvirčkih tako, da bo metoda vrnila pravilen rezultat.

Slika 3: Metoda za iskanje najmanjše vrednosti

(Lister, 2011, str. 8)

Lister opisuje tudi drugo možnost definiranja te naloge. Učenec ima pri tej različici naloge

na voljo le en način implementacije metode (na primer z vrednostjo samo), nato pa mora

implementacijo metode spremeniti tako, da se namesto vrednosti shranjuje indeks

vrednosti v tabeli.

V nadaljevanju prikazujemo primer naloge na konkretno operacionalni fazi (ki smo jo

uporabili v naši raziskavi), kjer mora učenec uporabiti logično operacijo konzervacije.

Stran 13

Program A večkrat predvaja zvok mačke in psa (Krajnc, Debevc, & Rugelj, 2015, str. 393).

V katerem programu (B, C ali D) se zvok

mačke in psa predvaja prav tolikokrat kot v

programu A?

a) v programu B b) v programu D c) v programu C d) v nobenem od programov B, C in D

Slika 4: Preverjanje zmožnosti logične operacije konzervacije

(Krajnc, Debevc, & Rugelj, 2015, str. 393)

3.2.3.2 Tranzitivnost3

Tranzitivnost je Piaget opisal kot še eno pomembno logično operacijo na konkretno

operacionalnem nivoju abstraktnega razmišljanja. Gre za naslednjo vrsto sklepanja: če

med objektoma A in B obstaja neka relacija in če enaka relacija obstaja tudi med

objektoma B in C, potem lahko sklepamo, da obstaja enaka relacija tudi med objektoma A

in C. Primer: Če je Alenka višja od Tomaža in če je Tomaž višji od Eve, kdo je najvišji med

njimi?

Z neopiagetove perspektive je težava otrok na predoperacionalni ravni razmišljanja z

uporabo tranzitivnosti pomanjkanje delovnega spomina. Otroci so preobremenjeni s

podatki in se še niso naučili združevati informacij na tem področju. Posledično ne morejo

hkrati zadržati podatkov o relacijah med objekti A, B in C in uskladiti dveh vidikov

problema.


Stran 14

Primer naloge, kot jo je opisal Lister (2011) v svojem prispevku, se glasi:

Z enim stavkom opiši namen naslednje kode. Predpostavimo, da so y1, y2 in y3 pozitivna

števila.

Slika 5: Primer naloge s tranzitivnostjo


Lister pravi (2011), da učenec uporabi logično operacijo tranzitivnosti, če zapiše, da koda

razvrsti števila po velikosti tako, da je: y1 ≥ y2 ≥ y3.

Podoben primer naloge s tranzitivnostjo lahko implementiramo tudi v programu Scratch.

Učenec naj z enim stavkom opiše, kaj počne program. Pri tem so vrednosti spremenljivk

ST1, ST2 in ST3 pozitivna števila.

Slika 6: Primer naloge s tranzitivnostjo v Scratchu


Stran 15

Če bi učenec odgovoril, da program razvrsti tri vrednosti po velikosti tako, da je na prvem

mestu najmanjša, na zadnjem mestu pa največja vrednost, verjetno razmišlja na

konkretno operacionalnem nivoju (Krajnc, Debevc, & Rugelj, 2015, str. 394).

V raziskavi smo pripravili dve nalogi, v katerih so morali učenci uporabiti logično operacijo

tranzitivnosti. Obe nalogi navajamo v nadaljevanju, učenci pa so morali poznati koncept

spremenljivke in pogojnega stavka.

Prvi primer: Kaj se izpiše, ko poženeš program?

a) Nič se ne izpiše.

b) Izpiše se samo »Rad bi sladoled!«

c) Izpiše se samo »Rad bi torto!«

d) Izpiše se »Rad bi sladoled!« in

»Rad bi torto!«

Slika 7: Prvi primer naloge s tranzitivnostjo

Pri tej nalogi mora učenec za pravilno rešitev izvesti logično operacijo tranzitivnosti,

primerjati tri vrednosti in najti pravo rešitev.

Stran 16

Drugi primer: Označi tisto kombinacijo vrednostih spremenljivk, pri katerih bo boben

zaigral?

a) Mojca = 5, Petra = 3, Janez = 7

b) Mojca = 7, Petra = 5, Janez = 3

c) Mojca = 3, Petra = 5, Janez = 7

d) Mojca = 3, Petra = 5, Janez = 5

e) Nobena od zgornjih možnosti ni v redu.

Slika 8: Drugi primer naloge s tranzitivnostjo

V drugem primeru naloge s tranzitivnostjo mora učenec za pravilno rešitev ugotoviti, da je

pogoj, da boben zaigra, vrednost spremenljivke Janeza, ki mora biti večja od vrednosti

spremenljivke Petra, vrednost spremenljivke Petra pa mora biti večja od vrednosti

spremenljivke Mojca. Nalogo lahko učenec sicer reši tudi s poskušanjem vstavljanja

vrednosti, ali pa nalogo reši slučajno, zato mora učitelj svojo domnevo o zmožnosti

razmišljanja učenca na konkretno operacionalnem nivoju preveriti z razgovorom.

Pri obeh zgoraj opisanih nalogah mora učenec razmišljati o vsaj dveh spremenljivkah

naenkrat in uporabiti logično operacijo tranzitivnosti.

3.2.3.3 Reverzibilnost4

Po Piagetu je reverzibilnost logična operacija, s katero je oseba zmožna konkretno

operacionalnega razmišljanja in s katero ve, da se na primer količina tekočine ohranja pri

prelivanju v kozarec drugačnih dimenzij. Oseba na tem nivoju razmišljanja tudi ve, da

lahko prelijemo vodo nazaj v prvotni kozarec in da bo količina tekočine ostala enaka.

Lister v svojem članku (2011) opisuje nalogo, za katero je potrebna logična operacija

reverzibilnost.


Stran 17

Spodnja koda (Slika 9: Naloga z reverzibilnostjo in zamikanjem elementov tabele v desno)

zamika elemente tabele za eno mesto v desno, pri čemer se najbolj desni element tabele

premakne na prvo mesto v tabeli.

Slika 9: Naloga z reverzibilnostjo in zamikanjem elementov tabele v desno


Učenec mora v nalogi kodo spremeniti tako, da razveljavi učinek, ki ga povzroči zgornja

koda. S spremembo kode se morajo elementi premakniti za eno mesto v levo, pri čemer

se prvo mesto v tabeli premakne na zadnje mesto v tabeli. Lister opozarja, da samo iz

rezultata ne moremo sklepati, ali učenec razmišlja na konkretno operacionalnem nivoju in

ali je zmožen logične operacije tranzitivnosti. Da bi to lahko z gotovostjo trdili, je potrebno

učenca opazovati pri delu ali omejiti število preizkušanj rešitev (če učenec pri kodiranju

uporablja računalnik) ali učencu naročiti, da rešitev zapiše na papir.

Primer takšne naloge v programu Scratch bi bil, da učenec spremeni kodo tako, da figura

izriše trikotnik v drugi smeri, kot ga izriše osnovni program.

Stran 18

Primer naloge, ki smo jo uporabili v raziskavi, navajamo v nadaljevanju.

Katero vrednost je potrebno vpisati na označeno mesto, da se figura vrne nazaj na

začetno mesto (Krajnc, Debevc, & Rugelj, 2015, str. 395)?

a) Vpisati je potrebno: 3

b) Vpisati je potrebno: 2

c) Vpisati je potrebno: 1

d) Vpisati je potrebno: ………..

Slika 10: Primer naloge s tranzitivnostjo


Učenec mora pri tej nalogi ugotoviti, kaj naredi program in za koliko korakov se premakne

figura, nato pa mora z vpisanim številom figuro postaviti na začetno mesto. Učenec pri

tem izvede logično operacijo reverzibilnosti, kar po neopiagetovi teoriji sodi na konkretno

operacionalni nivo razmišljanja.

3.2.4 Formalno operacionalna faza5

V raziskavi nismo pripravili nalog, ki bi preverjale zmožnost razmišljanja na tem nivoju,

kljub temu pa bomo povzeli Listerjev (2011) opis razmišljanja na tem nivoju.

Učenec na formalno operacionalnem nivoju razmišljanja razmišlja logično, dosledno in

sistematično. Formalno operacionalno sklepanje zahteva zavedanje svojega miselnega

procesa, zato je učenec sposoben razmišljati o lastnem razmišljanju.

Formalno operacionalno razmišljanje lahko vključuje sklepanje o hipotetičnih situacijah

oziroma vsaj situacijah, ki jih učenec še ni doživel. Prav tako vključuje zavedanje o tem,

kaj je znano in kaj je znano z določeno stopnjo verjetnosti. To omogoča hipotetično

deduktivno sklepanje, kjer nekdo poskusno sklepa iz nepopolnih podatkov, nato pa

aktivno in sistematično išče dodatne podatke, s katerimi bi potrdil pogojno sklepanje.


Stran 19

Pisanje programov je pogosto omenjeno kot vaja v reševanju problemov. Reševanje

problemov je lahko določeno kot petstopenjski proces (McCracken, in drugi, 2001, str. 2-

3):

(1) abstrakcija problema iz danega opisa,

(2) razdelitev problema na več manjših problemov,

(3) iskanje rešitve za manjše probleme,

(4) sestavljanje rešitve iz delnih rešitev in

(5) preizkušanje, dopolnjevanje in ponovno preizkušanje.

Takšen način reševanja je formalno operacionalen in na tem nivoju razmišljajo eksperti.

Čeprav izkušnje kažejo, da večina učencev razvije abstraktno razmišljanje največ do

konkretno operacionalne faze, je pri poučevanju programiranja zaželeno, da je učenec

sposoben opraviti celoten proces reševanja problema, zato v nadaljevanju povzemamo

McCrackenov (2001) opis vsake stopnje tega procesa.

1) Abstrakcija problema iz danega opisa

Iz podanega opisa problema, ki je splošen, mora učenec pripraviti rešitev. Pri tem mora

zaznati pomembne vidike opisanega problema in ustvariti model oziroma abstraktni okvir,

s katerim bo rešil problem (algoritmični postopek, logični potek, funkcije, objektno

programiranje …).

2) Razdelitev problema na ve č manjših problemov – podproblemov (dekompozicija)

Obseg in namen te stopnje sta odvisna od orodja in programskega jezika, ki bo

uporabljen. Prvotna funkcijska struktura rešitve pogosto zahteva nadaljnjo dekompozicijo.

3) Iskanje rešitve za podprobleme

Na tej stopnji je potrebno implementirati rešitev podproblema v obliki kode. Odločiti se je

potrebno za podatkovno strukturo in tehniko programiranja. Zelo pomembno je

preverjanje delovanja kode. Rešitev mora biti pravilna in v pravi obliki, kar pomeni, da

mora proizvesti pričakovan rezultat, biti modularno zasnovana in skladna s standardi.

Zavedati se je potrebno omejitev programskega orodja in jezika (rekurzije ni vedno možno

izvesti z vsemi orodji, na primer s Scratch 1.x).

4) Sestavljanje rešitve iz delnih rešitev

V tej fazi je potrebno sestaviti rešitve za vse podprobleme v delujočo celoto.

5) Preizkušanje, dopolnjevanje in ponovno preizkuša nje

Ugotoviti je potrebno, ali sestavljena rešitev pravilno reši opisan problem. Rešitev je

Stran 20

potrebno temeljito preizkusiti in se vrniti v kakšno od prejšnjih faz, če rešitev ne izpolnjuje

zahtev.

Opisani model reševanja problemov predstavlja idealen in splošen primer, ki pa je v praksi

lahko drugačen. Preizkušanje se običajno vključuje že v prejšnje stopnje in ne šele v

zadnjo. Ne glede na način reševanja in vrstni red faz je potrebno za rešitev opraviti vseh

pet faz.

3.3 Razlogi za izbiro neopiagetove teorije v raziskavi

Za spremljanje razumevanja računalniških konceptov pri učencih v osnovni šoli in za

pripravo nalog ter aktivnosti je Bloomova taksonomija znanja precej kompleksna. Zahteva:

• podrobno razumevanje posameznega taksonomskega nivoja,

• poznavanje kazalnikov, ki kažejo zmožnost doseganja ciljev učencev na

posameznem nivoju in

• razdelane strategije za razvijanje posameznega nivoja po Bloomovi taksonomiji.

Neopiagetova teorija pozna le štiri nivoje in je v strokovni literaturi dobro opisana ter

raziskana za potrebe poučevanje programiranja. Opisi posameznih nivojev kognitivnega

razvoja so za učitelja uporabnejši, saj sledijo razvoju abstraktnega razmišljanja, ki je pri

programiranju logičen in nujen. Zaradi relativno večje enostavnosti je neopiagetova teorija

primerna tudi za hitre didaktične intervencije, ko učitelj na osnovi ugotovljenega nivoja

razmišljanja učenca odreagira z ustreznimi vprašanji, dejavnostmi ali nalogami. Ker

učenci v osnovni šoli večinoma ne razvijejo razmišljanja na najvišjem, formalno

operacionalnem nivoju, ostanejo učitelju le trije nivoji, na katere razvršča učence in jim

pomaga pri razvijanju višjih oblik razmišljanja. Neopiagetova teorija kognitivnega razvoja

sicer ni primerna za ocenjevanje, saj z njo ne ugotavljamo taksonomskih ravni znanja

učencev, je pa enostavna za učitelja pri načrtovanju, preverjanju in poučevanju

programiranja. To je tudi razlog, da smo se odločili za izbiro neopiagetove teorije v

raziskavi.

Stran 21

4 RAZISKOVALNA VPRAŠANJA

Namen raziskave je ugotoviti, ali je možno pripraviti test, s katerim bi učitelj lahko z veliko

verjetnostjo ugotavljal, koliko učencev še ni razvilo določenega nivoja abstraktnega

razmišljanja in kako preveriti njegovo relevantnost.

Problem pri sklepanju o nivoju abstraktnega razmišljanja na osnovi rezultata v testu je v

tem, da je lahko učenec nalogo rešil po spominu, z metodo poskušanja in napak ali

naključno. Zato na osnovi rezultatov testa tudi ne moremo z gotovostjo trditi, koliko

učencev razmišlja na določenem nivoju abstraktnega razmišljanja. Lahko pa z večjo

verjetnostjo trdimo, da učenec, ki naloge na nekem nivoju ne reši pravilno, nima razvitega

abstraktnega razmišljanja na tem nivoju. Pri pripravljanju nalog za posamezen nivo na

osnovi teoretičnega okvirja neopiagetove teorije se sklicujemo na karakteristike

razmišljanja na posameznem nivoju, ki so predstavljeni v prispevku avtorjev Corneya,

Teaguea, Ahadija in Listerja (2012). Predpostavljamo, da je pogoj za zmožnost

abstraktnega razmišljanja na nekem nivoju, da je posameznik zmožen abstraktnega

razmišljanja tudi na nižjih nivojih (Lister, 2011).

Zanima nas tudi, ali je odnos do predmeta povezan z zmožnostjo reševanja nalog na

različnih nivojih in ali obstaja razlika med fanti in dekleti pri rezultatih na testu.

Raziskovalna vprašanja:

1. Ali je možno pripraviti test, ki s statistično značilno razliko ugotavlja v povprečju

boljše rezultate pri reševanju nalog na predoperacionalnem nivoju kot pri

reševanju nalog na konkretno operacionalnem nivoju?

2. Ali naloge, ki vključujejo koncept zaporednosti izvajanja ukazov, s statistično

značilno razliko ugotavljajo porazdelitev učencev po zmožnosti reševanja nalog na

različnih nivojih po neopiagetovi teoriji?

3. Ali naloge, ki vključujejo koncept zanke, s statistično značilno razliko ugotavljajo

porazdelitev učencev po zmožnosti reševanja nalog na različnih nivojih po

neopiagetovi teoriji?

4. Ali naloge, ki vključujejo koncept spremenljivke, s statistično značilno razliko

ugotavljajo porazdelitev učencev po zmožnosti reševanja nalog na različnih nivojih

po neopiagetovi teoriji?

5. Ali naloge, ki vključujejo koncept pogojnega stavka, s statistično značilno razliko

ugotavljajo porazdelitev učencev po zmožnosti reševanja nalog na različnih nivojih

po neopiagetovi teoriji?

Stran 22

6. Ali naloge, ki hkrati vključujejo koncept spremenljivke in pogojnega stavka, s

statistično razliko ugotavljajo porazdelitev učencev po zmožnosti reševanja nalog

na različnih nivojih po neopiagetovi teoriji?

7. Ali obstaja statistično značilna razlika med fanti in dekleti pri rezultatih nalog na

različnih nivojih po neopiagetovi teoriji kognitivnega razvoja?

8. Ali je odnos učenca do predmeta povezan z rezultati na testu?

Stran 23

5 METODOLOGIJA

5.1 Raziskovalne metode

V raziskavi smo za zbiranje podatkov uporabili kvantitativno metodo (anketo) in

kvalitativno metodo (intervju).

5.2 Raziskovalni vzorec

V raziskavo smo vključili vseh 2529 učencev 4. razredov, ki so izbrali neobvezni izbirni

predmet računalništvo. Povabilo k reševanju vprašalnikov smo poslali vsem učiteljem

neobveznega izbirnega predmeta računalništvo in jih prosili za sodelovanje. K reševanju

vprašalnika je za namene testiranja pristopillo 659 učencev. Končni vprašalnik je rešilo

638 učencev, kar je 25,2 % vseh učencev, ki so v Sloveniji v šolskem letu 2014/2015

obiskovali pouk novega predmeta. Vprašalnik je rešilo 61,3% fantov in 38,7% deklet.

Slika 11: Spol

V kvalitativnem delu raziskave smo izvedli intervju. Vanj smo vključili 5 učencev enega

razreda, ki smo jih izbrali na osnovni njihovih rezultatov pri testu. Izbrali smo učence, ki so

bili enakomerno razporejeni glede na rezultate testa, od učenca z najmanjšim odstotkom

pravilno rešenih nalog do učenca z najvišjim odstotkom pravilno rešenih nalog.

Stran 24

5.3 Priprava in predstavitev merilnega okolja ter statističnega

modela

Pripravili smo vprašalnik z 12 vprašanji izbirnega tipa. Vprašalnik smo objavili na spletu in

k reševanju povabili vse učence, ki so obiskovali pouk računalništva. Pripravili smo

vprašanja, ki so pokrivala posamezne programerske elemente: zaporednost izvajanja

ukazov, pogojne stavke, zanke in spremenljivke.

Za vsak element smo pripravili naloge na dveh nivojih po neopiagetovi teoriji. Pripravili

smo naloge na predoperacionalnem in konkretno operacionalnem nivoju. Pri statistični

obdelavi podatkov smo primerjali naloge za posamezen element na dveh nivojih.

Ugotavljali smo, ali obstaja statistično pomembna razlika med rezultati.

Vprašalnik smo testirali v mesecu februarju 2015, končni vprašalnik pa so učenci reševali

v mesecu maju 2015.

5.4 Analiza merilnega okolja in statističnega modela

V prvi (testni) vprašalnik smo vključili le elementa zaporednost izvajanja ukazov in zanke,

ker so učenci do januarja predelali večinoma le ta dva koncepta. V nalogi smo prikazali

sliko s kodo (večinoma tudi figuro). Učenci so kot odgovor na vprašanje izbrali enega od

ponujenih odgovorov. Primer dveh nalog prikazujemo v nadaljevanju.

Primer 1: Koliko časa ima na voljo maček za prečkanje prehoda?

(a) 80 sekund

(b) 1 sekundo

(c) 4 sekunde

(d) 5 sekund

Slika 12: Naloga iz zaporednosti izvajanja ukazov na konkretno operacionalnem nivoju

Pri tej nalogi smo preverjali, ali zmore učenec slediti kodi in razumeti smisel programa.

Učenec hkrati opazuje več elementov (ukaze, videz, figuro), zato smo menili, da mora

imeti učenec za rešitev te naloge razvito razmišljanje na konkretno operacionalnem

nivoju.

Stran 25

Primer 2: Za koliko se premakne maček od mesta, kjer stoji, ko nanj kliknemo z miško?

a) 5 korakov v desno

b) 5 korakov v levo

c) 20 korakov v

desno

d) 15 korakov v levo

e) 20 korakov v levo

Slika 13: Naloga z zanko na predoperacionalnem nivoju

Pri tej nalogi mora učenec poznati koncept zanke in negativnega števila. Učenec lahko

reši nalogo samo s sledenjem kodi, zato je to naloga, za katero menimo, da potrebuje

predoperacionalen nivo razmišljanja.

Ostale naloge testnega vprašalnika so v prilogi.

5.5 Testiranje okolja

Prvo testiranje smo izvedli februarja 2015. Predpostavili smo, da so učenci na vseh šolah

do takrat že predelali elemente zaporednosti izvajanja ukazov in zanke. S testnim

vprašalnikom smo želeli preizkusiti razumljivost in nedvoumnost nalog ter analizirati

uporabnost prvih podatkov. Prvi test je rešilo 659 učencev, kar je bilo 26 % vseh učencev,

ki je obiskovalo ta predmet. Naloge so si sledile po težavnosti: prvih šest nalog je bilo na

predoperacionalnem nivoju. Drugih šest nalog smo pripravili tako, da učenci samo s

sledenjem kode niso mogli uganiti pravilne rešitve. Naloge so bile zahtevnejše, zahtevale

so logično sklepanje in hkratno razmišljanje o več spremenljivkah. Odstotek nepravilno

rešenih nalog na tem nivoju je bil pričakovano večji. Ker nismo vedeli, ali so učenci slabše

reševali naloge na konkretno operacionalnem nivoju zaradi utrujenosti, zmanjšanja

koncentracije ali zaradi težavnosti nalog, smo se odločili, da bomo v končni različici

vprašalnika vprašanja iz različnih nivojev naključno premešali.

Iz povratnih informacij učiteljev ter analize odgovorov smo ugotovili, da vsi učenci niso

razumeli vprašanj na enak način. Nalogo 3 je pravilno rešilo le 18,2 % učencev, čeprav je

naloga zahtevala le sledenje kodi (predoperacionalni nivo) in upoštevanje zaporednosti

ukazov.

Stran 26

3. naloga: Kaj se izriše, ko se izvedejo vsi ukazi v programu?

a) 1

b) 2

c) 3

d) 4

e) 5

Slika 14: Naloga na predoperacionalnem nivoju – sledenje kodi

Težav pri tej nalogi je bilo več:

• Besedilo je bilo nejasno in učenci niso mogli povezati izrisane črte s številkami, ki

so bile ponujene v rešitvi. Pravilna rešitev, ki smo jo pričakovali, je bila izrisana

številka 2.

• Nekateri učenci niso razumeli pojma »izrisati«.

• Učenci koordinatnega sistema in negativnih števil še niso spoznali pri matematiki.

Pri nalogi št. 4 (predoperacionalni nivo) smo želeli preveriti poznavanje zanke.

4. naloga: Ali golobček ob kliku na zeleno zastavico premika krila?

a) Da, ker se v zanki spreminja izgled.

b) Da, ker se premika v smeri Y.

c) Ne, ker nismo dodali ukaza za premikanje kril.

d) Ne, ker ima figura le en videz.

Slika 15: Poznavanje zanke na predoperacionalnem nivoju

Nalogo je pravilno rešilo le 49,2 % učencev. Naloga je zahtevala poznavanje koncepta

zanke in vedenje oz. izkušnje o videzih figur. Če je učenec razumel koncept zanke, ni pa

Stran 27

razumel funkcije videza, je lahko nalogo rešil nepravilno. Pri tej nalogi smo spoznali, da se

moramo izogibati nalogam z nepomembnimi podrobnostmi oziroma nalogam, ki zahtevajo

neko specifično izkušnjo oz. predznanje (v našem primeru izkušnjo z videzi v Scratchu).

Pri nalogi št. 5 je učence zmedlo dejstvo, da je bila figura potapljač. Naloga je spraševala,

za koliko korakov se potapljač premakne, nekatere učence pa je zmedlo dejstvo, da

potapljač ne dela korakov, ampak plava.

5. naloga: Za koliko korakov se premakne potapljač, ko pritisnemo na zeleno zastavico?

Slika 16: Zaporedno izvajanje ukazov (predoperacionalni nivo) in zanka

a) 25

b) 5

c) 3

d) 15

e) 10

Po analizi rezultatov in pogovoru z nekaterimi učitelji smo ugotovili, da moramo vprašanja

izboljšati. V nadaljevanju navajamo ugotovitve analize testnega vprašalnika.

• Ker učenci različnim figuram pripisujejo določene lastnosti, je najbolje, da so

naloge neodvisne od figur in da v nalogah sploh ne nastopajo.

• Navodila je potrebno čim bolj poenostaviti in preizkusiti na manjšem vzorcu.

• Uporabljati je potrebno čim manj konceptov, ki jih učenci še ne poznajo

(koordinatni sistem, koti ...).

• Izogibati se je potrebno nalogam, ki jih lahko rešiš s pomočjo izkušenj ali spomina.

• Naloge na konkretno operacionalnem nivoju morajo biti pripravljene bolj

sistematično in naj vključujejo logične operacije tranzitivnosti, reverzibilnosti in

konzervacije.

Stran 28

5.6 Uporaba končnega vprašalnika

Na osnovi analize rezultatov testnega vprašalnika in povratnih informacij, ki smo jih dobili

od učiteljev, smo pripravili končni vprašalnik. Vprašalnik je zajemal vprašanja na dveh

nivojih po neopigatovi teoriji, in sicer vprašanja, za katera je potrebna zmožnost

razmišljanja na predoperacionalnem nivoju in zmožnost razmišljanja na konkretno

operacionalnem nivoju. Preverjali smo poznavanje štirih elementov oz. konceptov:

zaporednost izvajanja ukazov, zanke, pogojni stavki in spremenljivke. Vrstni red vprašanj

smo premešali. Pri osmih nalogah je bil v posamezno nalogo vključen le en element, v

preostale štiri pa smo vključili dva ali več elementov oz. programerskih konceptov.

Naloge smo zasnovali tako, da so bila navodila čim krajša in razumljiva. V nalogah ne

nastopajo figure, ampak učenci vidijo le kodo. Poskušali smo se izogniti nalogam, ki bi

zahtevale predhodno izkušnjo z manj znanimi ali manj pomembnimi ukazi v Scratchu.

Sestavljanja nalog na konkretno operacionalnem nivoju smo se lotili tako, da smo vključili

logične operacije tranzitivnosti, reverzibilnosti in konzervacije.

Prvo različico končnega testa smo dali v reševanje trem različnim razredom. Na osnovi

povratnih informacij smo vprašanja izboljšali in jih dali v ponovno reševanje drugim trem

razredom. Po drugih dobljenih povratnih informacijah smo pripravili končno različico

vprašalnika, ki je objavljen v prilogi.

5.7 Metode analize vprašalnika

Za namene statistične analize zbranih podatkov smo se odločili za uporabo statističnih

testov. V splošnem se lahko odločamo med uporabo parametričnih in neparametričnih

testov, ki omogočajo preverjanje zastavljenih raziskovalnih vprašanj in hipotez. Glavna

razlika med temi testi je v tem, da parametrični testi slonijo na predpostavki o normalni

porazdelitvi podatkov, neparametrične teste pa lahko izvajamo tudi na podatkih, ki se ne

porazdeljujejo normalno. Vendar pa se v praksi najpogosteje uporabljajo parametrični

testi, ki so tako s teoretičnega kot tudi računskega vidika enostavnejši in bolj razumljivi

(Wilcox, 2009, str. 85).

Zato je v prvi vrsti pomembno, da pred izbiro ustreznih statističnih testov za analizo

zbranih podatkov pozornost usmerimo na proučitev same narave porazdelitve podatkov.

V primerih, ko porazdelitev podatkov ni normalna, lahko standardni statistični pristopi

parametričnih testov dajejo pristranske in celo nepravilne rezultate. Ker narava

porazdelitve podatkov na populaciji pogosto ni znana, se pogosto zastavlja vprašanje, pod

katerimi pogoji lahko uporabimo predpostavko o normalni porazdelitvi vzorčnih podatkov

ter posledično parametrične teste, ki so primerni za ta tip podatkov?

Stran 29

Odgovor na to vprašanje nam ponuja centralni limitni izrek, ki ga je leta 1810 objavil

Laplace. Centralni limitni izrek določa, da z večanjem velikosti vzorca porazdelitvena

gostota aritmetične sredine postaja čedalje bolj normalna. V praksi to pomeni, da če je

velikost vzorca dovolj velika, je tudi vzorčna aritmetična sredina normalno porazdeljena.

Na ta način centralni limitni izrek omogoča uporabo izračunov, ki so sicer primerni za

normalno porazdeljene podatke, tudi v primeru, ko se podatki na populaciji ne

porazdeljujejo normalno. Pri tem je pomemben tudi vidik, ki se nanaša na vprašanje, kako

velik vzorec je dovolj velik? V literaturi je mogoče zaslediti različne vrednosti, ki določajo

dovolj velik vzorec. V splošnem pa avtorji navajajo, da lahko vzorec 30 ali 40 enot že

smatramo za dovolj velik vzorec (Wilcox, 2009, str. 85) in (Johnson & Bhattacharyya,

1992).

Kot smo že predstavili v enem izmed prejšnjih poglavij, je končno različico vprašalnika

rešilo 638 učencev, kar v primerjavi z vsemi 2529 učenci predstavlja dovolj velik vzorec za

uporabo standardnih statističnih metod in parametričnih testov. Analizo zbranih podatkov

smo izvedli v treh smereh:

1. T-test primerjave razlike med aritmetičnima sredinama odvisnih vzorcev T-test primerjave razlike med aritmetičnima sredinama odvisnih vzorcev smo uporabili

za proučitev razlik v povprečnem številu pravilno rešenih nalog na posameznem nivoju

po neopiagetovi teoriji.

V ta namen smo za posameznega učenca, na osnovi njegovih rezultatov reševanja

posameznih nalog za posamezen nivo po neopiagetovi teoriji, izračunali število

pravilno rešenih nalog. Nato smo za vsak posamezen nivo izračunali povprečno

število pravilno rešenih nalog ter preverili, ali med njima obstajajo statistično značilne

razlike. V primeru, da je rezultat testa statistično značilen (statistična značilnost p <

0,05), le-ta kaže na statistično značilno razliko med aritmetičnima sredinama

proučevanih skupin. V našem primeru to pomeni, da statistično značilen rezultat

izvedenega t-testa nakazuje, da je povprečna uspešnost učencev na

predoperacionalnem nivoju različna od povprečne uspešnosti na konkretno

operacionalnem nivoju.

2. Pearsonov χ2 test povezanosti

Zanimale so nas tudi razlike uspešnosti reševanja posameznih nalog na različnih

nivojih po neopiagetovi teoriji za posamezen programerski koncept. V ta namen smo

med seboj primerjali števila pravilnih in nepravilnih odgovorov nalog, ki preverjajo

Stran 30

razumevanje posameznega koncepta, na dveh nivojih po neopiagetovi teoriji. Ker

imajo v teh primerih spremenljivke možna le dva odgovora (pravilen odgovor in

nepravilen odgovor), smo razlike proučili s pomočjo Pearsonovega χ2 testa

povezanosti med dvema spremenljivkama. V primeru, da je rezultat Pearsonovega χ2

testa statistično značilen (statistična značilnost p < 0,05), le-ta kaže na povezanost

med opazovanima spremenljivkama. To v našem primeru pomeni, da je uspešnost

reševanja naloge na predoperacionalnem nivoju statistično značilno povezana z

uspešnostjo reševanja naloge na konkretno operacionalnem nivoju.

3. Enofaktorska analiza variance ANOVA

Proučili smo tudi razlike uspešnosti učencev glede na posamezen nivo po

neopiagetovi teoriji in njihovem odnosu do računalništva. Predvsem nas je zanimala

razlika v uspešnosti učencev glede na:

• veselje do obiskovanja pouka računalništva,

• veselja do reševanja problemov in razmišljanja,

• mnenje o dolgočasnosti pouka in

• zahtvenosti pouka računalništva.

Pri vsakem izmed vprašanj, s katerim smo merili odnos do računalništva, so učenci

izbirali med tremi vnaprej podanimi odgovori: “Sploh ne”, “Še kar”, “Zelo”. Glede na to

smo za proučitev razlik uspešnosti učencev glede na posamezen nivo po

neopiagetovi teoriji in njihovem odnosu do računalništva izbrali test, ki omogoča

primerjavo treh ali več aritmetičnih sredin.

Ustrezen parametričen statističen test predstavlja enofaktorska analiza variance

(ANOVA). Vendar pa ta metoda poleg normalno porazdeljenih podatkov

predpostavlja tudi enakost (homogenost) varianc med primerjanimi skupinami. Glede

na to je pred izvedbo enofaktorske analize variance potrebno preveriti tudi

predpostavko o homogenosti varianc, za kar je primerna uporaba Levenovega testa.

Statistično neznačilna vrednost Levenovega testa pomeni, da je v primerjanih

skupinah variabilnost podatkov približno enaka, kar pomeni, da je uporaba

enofaktorske analize variance upravičena. V nasprotnem primeru pa je potrebno

uporabiti Welchov test primerjave povprečnih vrednosti različnih skupin z neenakimi

variancami (Wilcox, 2009, str. 210). Za oba testa velja, da njun statistično značilen

rezultat (statistična značilnost p < 0,05) kaže na prisotnost razlik med povprečnimi

vrednostmi opazovanih skupin. V našem primeru to pomeni, da obstajajo razlike na

posameznem nivoju po neopiagiatovi teoriji glede na to, kakšen je odnos učencev do

računalništva.

Stran 31

5.8 Kvalitativna analiza z intervjujem

S pomočjo testa, ki smo ga pripravili v raziskavi, lahko z gotovostjo trdimo le, kolikšen

delež učencev je posamezno nalogo rešil pravilno oziroma nepravilno. Rezultati testa ne

predstavljajo osnove, na podlagi katere bi lahko delali sklepe o zmožnosti abstraktnega

razmišljanja posameznega učenca. Lahko ugotavljamo, kolikšen delež učencev ni rešil

naloge, ki je bila pripravljena tako, da zahteva določen nivo abstraktnega razmišljanja.

Učitelj se mora nato prepričati, ali so učenci na osnovi rezultatov testa ustrezno

razvrščeni. To lahko stori le z individualnim razgovorom, kjer ugotavlja, ali je v

razmišljanju učenca napačno dojemanje posameznih konceptov in ali učenec zmore

določen nivo abstraktnega razmišljanja.

Teague in drugi (2012) menijo, da je za ugotavljanje stopnje abstraktnega razmišljanja po

neopiagetovi teoriji potrebno postavljati ustrezna vprašanja, izločiti odgovore, ki temeljijo

na spominu, učence postaviti v nove situacije in poslušati njihovo razlago. Pomembno je

»slišati« učenčevo razmišljanje. Učitelj mora učenca naučiti glasno razmišljati, medtem ko

rešuje nalogo. Učencu ni treba razlagati, kaj počne, ampak mora samo verbalizirati svoje

razmišljanje.

Čeprav test ne kaže zmožnosti abstraktnega razmišljanja, smo z individualnimi razgovori

poskušali ugotoviti, kako učinkovito test razvršča učence glede na poznavanje določenih

konceptov in zmožnost reševanja nalog na različnih nivojih.

Ker učenci še niso bili vešči razmišljanja naglas, so najprej glasno razmišljali, kakšne

vrednosti imajo spremenljivke, ko se izvedeta oba spodnja programa (Slika 17).

Stran 32

Slika 17: Preverjanje razumevanja koncepta spremenljivke na predoperacionalnem nivoju

Učenci so naloge reševali na papir. Pri tem so vmesna stanja zapisovali in se pri tem učili

glasno razmišljati.

Učenci so morali razmišljati naglas in s svojimi besedami opisati tudi, kaj naredita spodnja

programa (sliki 18 in 19). Pri tem so si lahko vmesna stanja zapisovali, mi pa smo

opazovali, kako sistematično je njihovo razmišljanje.

Slika 18: Preverjanje razumevanja zanke, pogojnega stavka ter spremenljivke

Stran 33

Slika 19: Preverjanje razumevanja delovanja programa in učenje razmišljanja naglas

Ko smo bili prepričani, da učenci zmorejo razmišljati naglas, smo jim postavili naslednjo

nalogo (glej Sliko 20), s katero smo preverjali njihovo zmožnost abstraktnega razmišljanja.

Slika 20: Zamenjava vrednosti spremenljivke

Učenci so imeli za reševanje naloge na voljo dovolj časa. Za učence, ki do rešitve niso

prišli sami, smo imeli pripravljena kozarčka z navadnim in čokoladnim mlekom. Takšni

učenci so najprej poskušali zamenjati vsebino kozarcev z mlekom, nato so idejo rešitve

poskušali prenesti še v program. Glede na njihovo razmišljanje smo jih poskušali razvrstiti

na nivo abstraktnega razmišljanja po neopiagetu in primerjati z rezultati na testu.

Stran 34

6 REZULTATI

6.1 Pogostost pravilnih odgovorov

Tabela 1: Frekvenca pravilnih odgovorov pri nalogah na predoperacionalnem nivoju

Št. naloge Element preverjanja Št. pravilnih

odgovorov

Odstotek pravilnih

odgovorov

1 Zaporednost 403 63,2 %

3 Zanka 325 50,9 %

6 Pogojni stavek 372 58,3 %

7 Spremenljivka, pogojni

stavek 417 65,4 %

9 Spremenljivka, zanka 138 21,6 %

12 Spremenljivka 327 51,3 %

Odstotek pravilno rešenih nalog je pri petih nalogah večji od 50 %. Le pri 9. nalogi je

odstotek pravilno rešenih nalog manjši (21,6 %). Razlog za slabše rešeno 9. nalogo lahko

najdemo v podobnih ukazih (nastavi, spremeni), ki imata različen vpliv na vrednost

spremenljivke. Možno je, da učenci spremenljivke in z njo povezanih ukazov še niso

utrdili, zato tudi niso razlikovali obeh uporabljenih ukazov.

Tabela 2: Frekvenca pravilnih odgovorov pri nalogah na konkretno operacionalnem nivoju

Št. naloge Element preverjanja Število pravilnih

odgovorov

Odstotek pravilnih

odgovorov

2 Zanka 305 47,8

4 Zanka 381 59,7

5 Pogojni stavek,

spremenljivka 76 11,9

8 Pogojni stavek,

zaporednost 253 39,7

10 Spremenljivka 253 39,7

11 Spremenljivka, pogojni

stavek 287 45,0

Odstotek pravilno rešenih nalog na konkretno operacionalnem nivoju je pričakovano

slabši kot pri nalogah na predoperacionalnem nivoju. Pri petih nalogah je odstotek

Stran 35

pravilno rešenih nalog manjši od 50 %. 4. nalogo je pravilno rešilo 59,7 % učencev, kar bi

lahko pripisali tudi temu, da je bila naloga enostavnejša.

6.2 Primerjava odgovorov na predoperacionalnem in konkretno

operacionalnem nivoju

Prvo raziskovalno vprašanje je bilo, ali je možno pripraviti test, ki s statistično značilno

razliko ugotavlja v povprečju boljše rezultate pri reševanju nalog na predoperacionalnem

nivoju kot pri reševanju nalog na konkretno operacionalnem nivoju.

Tabela 3: Povprečno število pravilnih odgovorov po nivojih nalog

Povprečje

(M) df

Standardni

odklon (SD)

Standardna napaka

aritmetične sredine

Predoperacionalni nivo 3,11 638 1,693 ,067

Konkretno operacionalni nivo 2,44 638 1,593 ,063

Izračunali smo povprečno število pravilno odgovorjenih vprašanj na posameznem nivoju.

Povprečno število pravilnih odgovorov na predoperacionalnem nivoju je bilo 3,11, na

konkretno operacionalnem nivoju pa 2,44 (glej Tabela 3: Povprečno število pravilnih

odgovorov po nivojih). Uporabili smo T-test, saj smo preverjali statistično značilne razlike

med povprečnimi vrednostmi pravilnih odgovorov na konkretno operacionalnem nivoju in

povprečno vrednost pravilnih odgovorov na predoperacionalnem nivoju znotraj enega

vzorca.

Tabela 4: Povprečje (M), standardni odklon (SD), standardna napaka aritmetične sredine (r) in

rezultat T-testa povprečnih vrednosti pravilnih rezultatov na predoperacionalnem in konkretno

operacionalnem nivoju

t df p

Popvrečje

(M)

Standardni odklon

(SD)

Std. napaka aritmetične sredine (r)

95 % interval zaupanja

Spodnji Zgornji Predoperacionalni & Konkretno_op. nivo

,669 1,491 ,059 ,553 ,785 11,342 637 ,000

T-test kaže statistično značilno razliko med povprečno vrednostjo pravilnih rezultatov na

predoperacionalnem nivoju (M = 3.11, SD = 1.69) in povprečno vrednostjo pravilnih

odgovorov na konkretno operacionalnem nivoju (M = 2,44, SD = 1,59), t(637) =11,34, p <

0,001, r = 0,59). Rezultati so pričakovani, saj zmore naloge na višjem konkretno

operacionalnem nivoju pravilno reševati manj učencev. Učenci, ki ne rešijo pravilno nalog

Stran 36

na predoperacionalnem nivoju, praviloma tudi ne zmorejo rešiti nalog na višjem konkretno

operacionalnem nivoju. S tem smo pritrdilno odgovorili na raziskovalno vprašanje št. 1.

S χ2 preizkusom smo ugotavljali, ali obstaja statistično značilna razlika med učenci, ki so

nepravilno odgovarjali na vprašanje na predoperacionalnem nivoju in pravilno na

konkretno operacionalnem nivoju ter tistimi, ki so pravilno odgovarjali na vprašanje na

predoperacionalnem nivoju in so tudi pravilno odgovorili na težje vprašanje na konkretno

operacionalnem nivoju. Primerjave smo naredili za posamezne programerske elemente

(zaporedno izvajanje ukazov, zanke, pogojni stavki in spremenljivka).

Pri drugem raziskovalnem vprašanju nas je zanimalo, ali naloge, ki vključujejo koncept

zaporednosti izvajanja ukazov, s statistično značilno razliko ugotavljajo porazdelitev

učencev po zmožnosti reševanja nalog na različnih nivojih po neopiagetovi teoriji.

Nalogi, ki sta preverjali razumevanje zaporednosti izvajanja ukazov na različnih nivojih po

neopiagetovi teoriji, sta bili nalogi 1 in 8. Naloga 1 je bila na predoperacionalnem nivoju in

naloga 8 na konkretno operacionalnem nivoju.

Tabela 5: Števila (n), strukturni odstotki (%) in izid χ2 preizkusa razlik v odgovorih na vprašanji za

preverjanje razumevanja zaporednosti izvajanja ukazov na predoperacionalnem in konkretno


8. naloga (konkretno operacionalen nivo) Skupaj

Nepravilen

odgovor Pravilen odgovor

1. naloga (predoperacionalen nivo)

Nepravilen odgovor

n 169 66 235

% 26,5 % 10,3 % 36,8 %

Pravilen odgovor

n 216 187 403

% 33,9 % 29,3 % 63,2 %

n 385 253 638

% 60,3 % 39,7 % 100,0 %

Izid χ2 preizkusa razlik je pokazal statistično značilno razliko med tistimi, ki so nepravilno

odgovarjali na naloge na predoperacionalnem nivoju in pravilno na konkretno

operacionalnim nivojem ter tistimi, ki so pravilno odgovarjali na naloge na

predoperacionalnem nivoju in pravilno na konkretno operacionalnem nivoju (χ2 = 20,812; p

= 0,000).

Iz Tabele 5 je razvidno, da so tisti učenci, ki so nepravilno odgovorili na nalogo

predoperacionalnem nivoju, v manjšem odstotku pravilno odgovorili na vprašanje na

Stran 37

konkretno logičnem nivoju (10,3 %), kot učenci, ki so pravilno odgovorili na nalogo na

predoperacionalnem nivoju in hkrati pravilno na konkretno operacionalnem nivoju (29,3

%).

Rezultat je pričakovan, saj predpostavljamo, da učenec, ki ne rešuje pravilno nalog na

predoperacionalnem nivoju, bolj verjetno nepravilno rešuje tudi naloge na višjem

konkretno operacionalnem nivoju.

Pri tretjem raziskovalnem vprašanju nas je zanimalo, ali naloge, ki vključujejo koncept

zanke, s statistično značilno razliko ugotavljajo porazdelitev učencev po zmožnosti

reševanja nalog na različnih nivojih po neopiagetovi teoriji.

Nalogi, ki sta preverjali razumevanje zanke na različnih nivojih po neopiagetovi teoriji, sta

bili nalogi 3 in 2. Naloga št. 3 je bila na predoperacionalnem nivoju, naloga številka 2 pa je

bila na konkretno operacionalnem nivoju.


preverjanje razumevanja zank na predoperacionalnem in konkretno operacionalnem nivoju.

2. naloga (konkretno operacionalen

nivo) Skupaj

Nepravilen


3. naloga (predoperacionalen nivo)

Nepravilen odgovor

n 220 93 313

% 34,5 % 14,6 % 49,1 % Pravilen

odgovor n 113 212 325

% 17,7 % 33,2 % 50,9 % n 333 305 638 % 52,2 % 47,8 % 100,0 %


reševali naloge na predoperacionalnem nivoju in pravilno na konkretno operacionalnem

nivoju in tistimi, ki so pravilno reševali naloge na predoperacionalnem nivoju in hkrati

pravilno na konkretno operacionalnem nivoju (χ2 = 80,614; p = 0,000).



konkretno logičnem nivoju (14,6 %) kot učenci, ki so pravilno odgovorili na nalogo na


%). Rezultat je pričakovan, saj predpostavljamo, da učenec, ki ne rešuje pravilno nalog na



Stran 38

Pri četrtem raziskovalnem vprašanju smo spraševali, ali naloge, ki vključujejo koncept

spremenljivke, s statistično značilno razliko ugotavljajo porazdelitev učencev po zmožnosti

reševanja nalog na različnih nivojih po neopiagetovi teoriji. Nalogi, ki sta preverjali

razumevanje koncepta spremenljivke na različnih nivojih po neopiagetovi teoriji, sta bili

nalogi 12 in 10. Naloga 12 je na predoperacionalnem nivoju, naloga 10 pa na konkretno



preverjanje razumevanja spremenljivk na predoperacionalnem in konkretno operacionalnem nivoju.

10. naloga (konkretno operacionalen nivo) Skupaj

Nepravilen


12. naloga (predoperacionalni nivo)

Nepravilen odgovor

n 204 107 311

% 32,0 % 16,8 % 48,7 %

Pravilen odgovor

n 181 146 327

% 28,4 % 22,9 % 51,3 %

n 385 253 638 % 60,3 % 39,7 % 100,0 %



nivoju, in tistimi, ki so pravilno reševali naloge na predoperacionalnem nivoju in hkrati




konkretno logičnem nivoju (16,8 %) kot učenci, ki so pravilno odgovorili na vprašanje na


%).

Razlika pri deležu pravilnih odgovorov na konkretno operacionalnem nivoju je sicer

manjša, kljub temu pa pričakovana.

Stran 39

Pri petem raziskovalnem vprašanju smo spraševali, ali naloge, ki vključujejo koncept

pogojnega stavka, s statistično značilno razliko ugotavljajo porazdelitev učencev po

zmožnosti reševanja nalog na različnih nivojih po neopiagetovi teoriji.

Nalogi, ki sta preverjali poznavanje pogojnih stavkov na različnih nivojih po neopiagetovi

teoriji, sta bili nalogi 6 in 8. Naloga 6 je na predoperacionalnem nivoju, naloga 8 pa na



preverjanje razumevanja pogojnih stavkov na predoperacionalnem in konkretno operacionalnem

nivoju.

8. naloga (konkretno operacionalni nivo) Skupaj

Nepravilen



Nepravilen odgovor

n 217 49 266

% 34,0 % 7,7 % 41,7 % Pravilen

odgovor n

168 204 372

% 26,3 % 32,0 % 58,3 % n 385 253 638 % 60,3 % 39,7 % 100,0 %



nivoju, in tistimi, ki so pravilno reševali naloge na predoperacionalnem nivoju in hkrati


Iz Tabele 8 je razvidno, da so tisti učenci, ki so nepravilno odgovorili na nalogo na


konkretno logičnem nivoju (7,7 %) kot učenci, ki so pravilno odgovorili na vprašanje na


%).

Rezultat je pričakovan, saj predpostavljamo, da učenec, ki ne rešuje pravilno nalog na



Stran 40

Pri šestem raziskovalnem vprašanju smo spraševali, ali naloge, ki hkrati vključujejo

koncept spremenljivke in pogojnega stavka, s statistično razliko ugotavljajo porazdelitev

učencev po zmožnosti reševanja nalog na različnih nivojih po neopiagetovi teoriji.

Nalogi, ki sta hkrati preverjali razumevanje koncepta spremenljivke in pogojnega stavka

na različnih nivojih po neopiagetovi teoriji, sta bili nalogi 7 in 11. Naloga 7 je na

predoperacionalnem nivoju, naloga 11 pa na konkretno operacionalnem nivoju.


preverjanje razumevanja spremenljivk in pogojnih stavkov na predoperacionalnem in konkretno


11. naloga (konkretno

operacionalni nivo) Skupaj

Nepravilen



Nepravilen odgovor

n 168 53 221

% 26,3 % 8,3 % 34,6 % Pravilen

odgovor n 183 234 417

% 28,7 % 36,7 % 65,4 % n 351 287 638 % 55,0 % 45,0 % 100,0 %



nivoju in tistimi, ki so pravilno reševali naloge na predoperacionalnem nivoju in hkrati


Iz Tabele 9 je razvidno, da so tisti učenci, ki so nepravilno odgovorili na nalogo na

predopercionalnem nivoju, v manjšem odstotku pravilno odgovorili na vprašanje na

konkretno logičnem nivoju (8,3 %) kot učenci, ki so pravilno odgovorili na nalogo na


%). Predpostavljamo, da učenec, ki ne rešuje pravilno nalog na predoperacionalnem

nivoju, bolj verjetno nepravilno rešuje tudi naloge na višjem konkretno logičnem nivoju.

Stran 41

Pri sedmem raziskovalnem vprašanju nas je zanimalo, ali obstaja statistično značilna

razlika med fanti in dekleti pri rezultatih nalog na različnih nivojih po neopiagetovi teoriji

kognitivnega razvoja. To smo ugotavljali s T-testom razlik povprečnega števila pravilno

rešenih nalog med fanti in dekleti.

Tabela 10: Število (n), povprečno število rešenih nalog, in izid T-testa razlik povprečnega števila

pravilno rešenih nalog med fanti in dekleti.

Spol: n

Povpr. št. rešenih nalog

Standardni odklon

Preizkus aritmetičnih sredin

Standardna deviacija t p

Predoperacionalni nivo

fantje 293 3,45 1,59 ,093 1,42 0,155

dekleta 185 3,24 1,52 ,112

Konkretno operacionalni nivo

fantje 293 2,79 1,52 ,089 3,56 0,001

dekleta 185 2,30 1,40 ,103

Oba nivoja skupaj fantje 293 6,24 2,69 ,157 2,81 0,005

dekleta 185 5,54 2,54 ,186

T-test ne kaže statistično značilnih razlik med povprečnim številom pravilno rešenih nalog

med fanti (M = 3,45, SD = 1,59) in dekleti (M = 3,24, SD 1,52), t(476) = 1,42, p > 0,05 na

predoperacionalnem nivoju.

T-test kaže statistično značilne razlike med povprečnim številom pravilno rešenih nalog

med fanti (M = 2,79, SD = 1,52) in dekleti (M = 2,30, SD = 1,40), t(476) = 3,56, p < 0,001,

na konkretno operacionalnem nivoju.

T-test prav tako pokaže statistično značilne razlike med povprečnim številom vseh

pravilno rešenih nalog med fanti (M = 6,24, SD = 2,69) in dekleti (M = 5,54, SD = 2,53),

t(476) = 2,81, p < 0,05, če gledamo naloge na obe nivojih skupaj.

Odgovor na 7. raziskovalno vprašanje je naslednji: podatki kažejo, da dekleta v povprečju

slabše rešujejo naloge na konkretno operacionalnem nivoju kot fantje in da v povprečju

pravilno rešijo manj nalog kot fantje, če gledamo vse naloge skupaj. Za učitelja je to lahko

znak, da preveri ali določeni učenci, potrebujejo dodatno razlago oz. pomoč.

Stran 42

Pri osmem raziskovalnem vprašanj smo spraševali, ali je veselje do obiskovanja pouka

računalništva, veselje do reševanja problemov in mnenje o dolgočasnosti pouka

povezano z rezultati na testu.

Na postavljeno vprašanje, ali radi obiskujejo pouk računalništva, so lahko učenci izbirali

med odgovori: zelo, še kar in sploh ne. Njihove odgovore smo primerjali z njihovimi

rezultati na testu (glej Tabelo 11).

Pred izvedbo statističnega testa smo preverili, ali podatki zadoščajo predpostavki o

enakosti varianc med primerjanimi skupinami. V naslednji tabeli so predstavljeni rezultati

Levenovega testa homogenosti varianc, v zadnjem stolpcu tabele pa je opredeljen test

primerjave aritmetičnih sredin, ki ga glede na Levelov test homogenosti varianc

uporabimo.

Tabela 11: Analiza homogenosti varianc

Odnos do pouka Uporabimo

Nivo po neopigatovi t. Levenov test p

Pred-operacionalni 2,606 0,075 ANOVA

Konkretno operacionalni 4,101 0,017 Welchov test

Oba skupaj 5,437 0,005 Welchov test

Tabela 12: Analiza variance odnosa do pouka in rezultatov na testu

Sploh ne Še kar Zelo Preizkus razlik aritmetičnih sredin

Nivo po neopigatovi t. Povp.

Stand. deviacija Povp.


Stand. deviacija

Statistika p

Pred-operacionalni 2,74 1,29 2,88 1,44 3,59 1,58 F 11,65 0,000

Konkretno operacionalni 1,85 1,23 2,25 1,35 2,78 1,52 Welch 10,96 0,000

Oba skupaj 4,59 2,26 5,14 2,30 6,37 2,69 Welch 15,93 0,000

Test primerjave aritmetičnih sredin nakazuje na statistično značilno razliko v odnosu do

obiskovanja predmeta in dosežki pri nalogah na predoperacijskem nivoju, F = 11,65, p <

0,001. Učenci, ki so označili, da zelo radi obiskujejo pouk računalništva, so v povprečju

dosegali boljše rezultate pri nalogah (M = 3,95, SD = 1,58) kot tisti, ki so izbrali možnost

»še kar« (M = 2,88, SD = 1,43). Najslabše rezultate pri nalogah na predoperacionalnem

nivoju so dosegali učenci, ki so izbrali možnost, da pouka računalništva sploh ne

obiskujejo radi (M = 2,74, SD = 1,28).

Stran 43

Test primerjave aritmetičnih sredin je pokazal tudi statistično značilno razliko v odnosu do

obiskovanja predmeta in dosežki pri nalogah na konkretno operacionalnem nivoju

Welchov test = 10,96, p < 0,001. Učenci, ki so označili, da zelo radi obiskujejo pouk

računalništva, so v povprečju dosegali boljše rezultate pri nalogah (M = 2,78, SD = 1,52)

kot tisti, ki so izbrali možnost »še kar« (M = 2,25, SD = 1, 53). Najslabše rezultate pri

nalogah na konkretno operacionalnem nivoju so dosegali učenci, ki so izbrali možnost, da

sploh neradi obiskujejo pouk računalništva (M = 1,85, SD = 1,23).

Test primerjave aritmetičnih sredin je pokazal statistično značilno razliko v odnosu do

obiskovanja predmeta in dosežki pri vseh nalogah skupaj (predoperacionalni in konkretno

operacionalni nivo skupaj), Welchov test = 15,93, p < 0,001. Učenci, ki so označili, da zelo

radi obiskujejo pouk računalništva, so v povprečju dosegali boljše rezultate pri nalogah (M

= 6,37, SD = 2,69) kot tisti, ki so izbrali možnost »še kar« (M = 5,14, SD = 2,30).

Najslabše rezultate, upoštevajoč vse naloge, so dosegali učenci, ki so izbrali možnost, da

sploh neradi obiskujejo pouk računalništva (M = 4,59, SD = 2,25).

Iz podatkov sklepamo, da učenci, ki raje obiskujejo pouk, bolje razumejo posamezne

programerske elemente ter zmorejo razmišljati na višjem nivoju glede na neopiagetovo

teorijo, kar se posledično kaže tudi pri rezultatih.

Preveriti smo želeli, ali se veselje do reševanja problemov in razmišljanja posledično kaže

tudi na rezultatih. Učencem smo postavili vprašanje, ali radi rešujejo probleme. Izbirali so

lahko med odgovori: zelo, še kar in sploh ne. Njihove odgovore smo primerjali z njihovimi


Tudi tu smo pred izvedbo statističnega testa preverili, ali podatki zadoščajo predpostavki o

enakosti varianc med primerjanimi skupinami. V naslednji tabeli so predstavljeni rezultati

Levenovega testa homogenosti varianc, v zadnjem stolpcu tabele pa je opredeljen test

primerjave aritmetičnih sredin, ki ga glede na Levenov test homogenosti varianc

uporabimo.





Konkretno operacionalni 1,854 0,158 ANOVA


Stran 44

Tabela 14: Analiza odnosa do reševanja problemov in razmišljanja ter rezultatov na testu





Stand. deviacija

Statistika p


Konkretno operacionalni 1,96 1,32 2,48 1,46 2,84 1,51 F 8,32 0,000

Oba skupaj 4,51 2,11 5,73 2,58 6,50 2,68 Welch 16,56 0,000


reševanja problemov in razmišljanja (rad rešujem probleme in razmišljam) ter dosežki pri

nalogah na predoperacijskem nivoju F = 11,59, p < 0,001. Učenci, ki so označili, da zelo

radi rešujejo probleme in razmišljajo, so v povprečju dosegali boljše rezultate pri nalogah

(M = 3,66, SD = 1,57) kot tisti, ki so izbrali možnost »še kar« (M = 3,25, SD = 1,52).

Najslabše rezultate pri nalogah na predoperacionalnem nivoju so dosegali učenci, ki so

izbrali možnost, da sploh neradi rešujejo probleme in razmišljajo (M = 2,55, SD = 1,40).


reševanja problemov in razmišljanja ter dosežki pri nalogah na konkretno operacionalnem

nivoju F = 8,32, p < 0,001. Učenci, ki so označili, da zelo radi rešujejo probleme in

razmišljajo, so v povprečju dosegali boljše rezultate pri nalogah (M = 2,84, SD = 1,51) kot

tisti, ki so izbrali možnost »še kar« (M = 2,48, SD = 1,46). Najslabše rezultate pri nalogah

na konkretno operacionalnem nivoju so dosegali učenci, ki so izbrali možnost, da sploh

neradi rešujejo probleme in razmišljajo (M = 1,96, SD = 1,32).


reševanja problemov in razmišljanja ter dosežki pri vseh nalogah skupaj

(predoperacionalni in konkretno operacionalni nivo skupaj), Welchov test = 16,56, p <

0,001. Učenci, ki so označili, da zelo radi rešujejo probleme in razmišljajo, so v povprečju

dosegali boljše rezultate pri nalogah (M = 6,5, SD = 2,68) kot tisti, ki so izbrali možnost

»še kar« (M = 5,73, SD = 2,58). Najslabše rezultate, upoštevajoč vse naloge, so dosegali

učenci, ki so izbrali možnost, da sploh neradi rešujejo probleme in razmišljajo (M = 4,51,

SD = 2,11).

Iz podatkov sklepamo, da tisti učenci, ki raje rešujejo probleme in razmišljajo, dosegajo

tudi boljše rezultate na testu.

Stran 45

Preverili smo tudi, ali je mnenje učencev o dolgočasnosti pouka povezano z rezultati na

testu. Učencem smo postavili vprašanje, ali je pouk računalništva dolgočasen. Učenci so

lahko izbirali med odgovori: zelo, še kar ter sploh ne. Njihove odgovore smo primerjali z


Najprej smo preverili, ali podatki zadoščajo predpostavki o enakosti varianc med

primerjanimi skupinami. V naslednji tabeli so predstavljeni rezultati Levenovega testa

homogenosti varianc, v zadnjem stolpcu tabele pa je opredeljen test primerjave

aritmetičnih sredin, ki ga glede na Levenov test homogenosti varianc uporabimo.





Konkretno operacionalni 3,302 0,038 Welchov test


Tabela 16: Analiza mnenja o dolgočasnosti pouka ter rezultatov na testu





Stand. deviacija

Statistika p


Konkretno operacionalni 2,68 1,52 2,06 1,30 2,29 1,27 Welch 5,57 0,007

Oba skupaj 6,19 2,68 4,69 2,19 4,88 2,11 Welch 12,85 0,000

Test primerjave aritmetičnih sredin je pokazal statistično značilno razliko pri mnenju o

dolgočasnosti pouka računalništva ter povprečnih dosežkih pri nalogah na

predoperacijskem nivoju F = 10,78, p < 0,001. Učenci, ki so označili, da pouk

računalništva sploh ni dolgočasen, so v povprečju dosegali boljše rezultate pri nalogah (M

= 3,51, SD = 1,56) kot tisti, ki so izbrali možnost »še kar« (M = 2,63, SD = 1,38).

Najslabše rezultate pri nalogah na predoperacionalnem nivoju so dosegali učenci, ki so

izbrali možnost, da je pouk računalništva zelo dolgočasen (M = 2,58, SD = 1,31).


dolgočasnosti pouka računalništva ter dosežki pri nalogah na konkretno operacionalnem

nivoju Welchov test = 5,57, p < 0,01. Učenci, ki so označili, da pouk računalništva sploh ni

dolgočasen, so v povprečju dosegali boljše rezultate pri nalogah (M = 2,68, SD = 1,51) kot

Stran 46

tisti, ki so izbrali možnost, da je pouk računalništva zelo dolgočasen (M = 2,29, SD = 1,26)

ali kot učenci, ki so izbrali možnost, da je računalništvo še kar dolgočasno (M = 2,06, SD

= 1,30). Iz podatkov sklepamo, da učenci, ki dosegajo slabše rezultate, menijo, da je pouk

računalništva dolgočasen. Predpostavljamo, da je razlog v neizpolnitvi njihovih

pričakovanj, da bodo pri pouku računalništva deležni bolj zanimivih vsebin (igric,

uporabniških izkušenj ...).


dolgočasnosti pouka računalništva ter dosežki pri vseh nalogah skupaj (predoperacionalni

in konkretno operacionalni nivo skupaj), Welchov test = 12,85, p < 0,001. Učenci, ki so

označili, da pouk računalništva sploh ni dolgočasen, so v povprečju dosegali boljše

rezultate (M = 6,19, SD = 2,67) kot tisti učenci, ki so izbrali možnost, da je računalništvo

»še kar« dolgočasno (M = 4,69, SD = 2,195) ali zelo dolgočasno (M = 4,88, SD = 2,11). Iz

podatkov ne moremo sklepati, kaj vpliva na mnenje učencev, da je računalništvo

dolgočasno. Učitelji bi lahko poskušali spremeniti odnos učencev do računalništva z

avtentičnimi nalogami, ki bi bile bolj zanimive učencem ter z večjim poudarkom pri razlagi

ciljev ter posameznih učnih sklopov in osmišljanju predmeta.

Zgornje ugotovitve so odgovor na 8. raziskovalno vprašanje, ali je odnos učenca do

predmeta povezan z rezultati na testu. Analiza je pokazala statistično značilne razlike med

željo po obiskovanju računalništva, veseljem do reševanja problemov in mnenjem o

dolgočasnosti pouka ter rezultati na testu.

Z analizo smo poskušali tudi ugotoviti, ali je mnenje, da je pouk računalništva zahteven in

težak, povezano z rezultati učencev. Analiza je pokazala, da obstaja statistično

neznačilna povezava. Ugibamo, da je lahko prišlo do takšnega rezultata, ker vsi učenci

zahtevnosti in težavnosti predmeta ne razumejo enako.

6.3 Zmožnost inštrumentarija

Težava testov z vprašanji izbirnega tipa je v tem, da ne moremo biti prepričani, ali je

pravilni odgovor izbran na osnovi znanja oz. zmožnosti abstraktnega razmišljanja. Učenec

lahko pravilni odgovor izbere na srečo ali pa kljub napačnemu razumevanju slučajno

izbere pravi odgovor. Zato za posameznega učenca ne moremo na osnovi rezultatov

testa trditi, da smo ugotovili njegov nivo abstraktnega razmišljanja po neopigatovi teoriji.

To tudi ni bil namen naše raziskave. S statistično analizo rezultatov smo želeli ugotoviti,

ali obstaja statistično značilna razlika med tistimi učenci, ki so nepravilno (oz. pravilno)

odgovarjali na vprašanja na nižjem predoperacionalnem nivoju, ter učenci, ki so pravilno

Stran 47

(oz. nepravilno) odgovarjali na vprašanja na konkretno operacionalnem nivoju. Analizo

smo naredili za posamezne programerske elemente (zaporednost izvajanja ukazov,

zanke, pogojni stavki in spremenljivke) in ugotovili, da so bila vprašanja ustrezno

zastavljena, saj so bili rezultati statistično značilni.

Zavedamo se, da je lahko učenec kljub nezmožnosti razmišljanja na določenem nivoju po

neopiagetu ugotovil pravilni rezultat, zato rezultati takšnega testa ne morejo biti zadostni

in relevantni za dajanje ocen učencem. Takšen test lahko uporabimo le za preverjanje

zmožnosti reševanja nalog, ki so pripravljene na osnovi neopiagetove teorije. Ko učitelj za

določen programerski element (na primer zanka) in za določen nivo po neopiagetovi teoriji

(na primer konkretno operacionalen nivo) ugotovi odstotek učencev, ki so nalogo rešili

pravilno oz. narobe, lahko diferencira nadaljnje aktivnosti v razredu. Za učence, ki so

nalogo rešili pravilno, lahko pripravi naloge, ki vsebujejo sheme in diagrame poteka ter

zahtevajo od učencev zmožnost abstrakcije ter zmožnost samostojnega reševanja

problemov. Za učence, ki naloge na konkretno operacionalnem nivoju niso rešili pravilno,

mora preveriti, ali določen koncept razumejo pravilno in jim z dodatnimi nalogami

pomagati, da uvidijo abstraktnost v sestavljeni kodi. Na osnovi odziva učencev na podane

dodatne naloge lahko učitelj oceni, ali so učenci ustrezno razvrščeni glede na svoje

zmožnosti in jih, če je potrebno, razvrsti v drugo skupino.

6.4 Ugotovitve kvalitativne analize

Ker nas je zanimalo, kakšna je realna zmožnost abstraktnega razmišljanja učencev, ki so

reševali test, smo izvedli še kvalitativno raziskavo z intervjujem. V izbranem razredu smo

intervjuvali pet učencev, ki so bili glede na rezultate testa enakomerno porazdeljeni (od

najboljšega rezultata do najslabšega). Ugotoviti smo želeli, ali je test ustrezno razdelil

učence glede na zmožnost abstraktnega razmišljanja. Ugotovitve predstavljamo v

nadaljevanju (Krajnc, Debevc, & Rugelj, 2015, str. 401-402).

Kriterij izbire učencev za individualni razgovor je bil doseženo število točk na testu.

Povabili smo učenko, ki je vse naloge rešila pravilno (imenovali jo bomo učenka Ana),

učenko, ki je pravilno rešila manj kot polovico nalog (učenka Eva) in še tri učence (učenec

Boris, Cene in Danilo), ki so bili po rezultatih med obema omenjenima učenkama.

Individualne razgovore smo izvedli 14 dni po testu. Izbrali smo koncept spremenljivke,

naloga učencev pa je bila, da dvema spremenljivkama z dodajanjem ustrezne kode

zamenjajo vrednosti.

Učenka Eva, ki je na testu pravilno rešila manj kot polovico nalog, te naloge ni bila

sposobna rešiti sama. Ob poslušanju njenega razmišljanja smo ugotovili, da ne razume

koncepta spremenljivke in prireditvenih stavkov. Tudi pri nalogah za “ogrevanje” se je

izkazalo, da ne zmore samostojno slediti kodi in predvideti rezultata. Ker smo pričakovali,

Stran 48

da nekateri učenci ne bodo zmogli samostojno rešiti naloge, smo pripravili pripomoček, s

katerim smo jim pomagali pri razmišljanju. Pripravili smo dva kozarca. V enega smo nalili

navadno mleko, v drugega pa čokoladno. Ko Eva ni imela ideje, kako bi zamenjala

vrednosti dveh spremenljivk, smo jo zaprosili, da zamenja vsebini obeh kozarcev. Naloge

ni bila sposobna rešiti, zato smo ji namignili, naj uporabi še kakšen prazen kozarec.

Predlagala je uporabo še dveh kozarcev. Tudi ko je z našo pomočjo uspela zamenjati

vsebini kozarcev s pomočjo dodatnega kozarca, ni bila zmožna te rešitve prenesti na

področje računalniškega programa. Menimo, da je najverjetneje učenka pri programiranju

še na senzomotorični fazi razmišljanja, ker tudi kodi pri nalogah za ogrevanje ni znala

slediti natančno in jo razlagati.

Učenka Ana, ki je pravilno rešila vse naloge na testu, je pravilno razlagala delovanje

programov in spreminjanje spremenljivk. Ko smo ji v reševanje dali nalogo za zamenjavo

vrednosti dveh spremenljivk, je po petih sekundah razmišljanja dejala, da bo za to

potrebovala še eno spremenljivko. Ani sploh ni bilo potrebno pomagati pri razmišljanju s

kozarčki mleka. Tudi kodo za zamenjavo vrednosti spremenljivk je zapisala hitro in

pravilno. Bilo je očitno, da koncept spremenljivke razume pravilno in da je zelo verjetno

vsaj na predoperacionalnem nivoju in verjetno tudi na konkretno operacionalnem.

Učenci Boris, Cene in Danilo, ki na testu nekaj nalog na konkretno operacionalnem nivoju

niso rešili pravilno, niso bili sposobni sami rešiti naloge zamenjave vrednosti spremenljivk.

Pri reševanju naloge z zamenjavo mleka v kozarčkih so hitro našli rešitev, vendar so kar

nekaj časa potrebovali, da so idejo prenesli tudi k reševanju programerske naloge.

Nobeden naloge ni bil sposoben rešiti sam, so pa ob majhnih namigih napredovali k

rešitvi. Lister (2007) meni, da je učenec na predoperacionalni stopnji razmišljanja, kadar

učenec ni zmožen abstraktno razmišljati in razumeti diagrama poteka (ali v našem

primeru naloge s kozarci mleka) in ga samostojno uporabiti pri reševanju problema. Tudi

zato so vsi trije učenci najverjetneje na predoperacionalnem nivoju razmišljanja, saj so

kodi sledili natančno, težave pa so imeli pri razmišljanju o dveh ali več spremenljivkah

hkrati.

6.5 Diskusija o rezultatih

Z rezultati naše raziskave v prvem letu izvajanja novega neobveznega izbirnega predmeta

smo zadovoljni. Želeli smo ugotoviti, ali je možno pripraviti takšne naloge, s katerimi bi

učitelj ugotavljal, koliko učencev določenega programerskega koncepta ne razume in

koliko učencev ne zmore rešiti nalog, za katere je potrebno razmišljanje na višjem, bolj

abstraktnem nivoju.

Stran 49

Pripravili smo 12 nalog, ki smo jih v skladu z neopiagetovo terijo razvrstili na naloge, za

katere je potrebno razmišljanje na predoperacionalnem nivoju, in naloge, za katere je

potrebno razmišljanje na konkretno operacionalnem nivoju.

Posamezno nalogo na predoperacionalnem nivoju je pravilno rešilo praviloma več kot

polovica učencev. Le pri eni nalogi na tem nivoju je pravilno odgovorilo le 21 % učencev.

Razlog za takšen odstotek nepravilnih odgovorov v tej nalogi lahko najdemo v tem, da je

koncept spremenljivke precej kompleksen in da učenci ukazov za prirejanje ter

inicializacijo spremenljivk niso dovolj utrdili. Sam odstotek pravilno ali nepravilno rešenih

nalog nam sicer ne pove kaj dosti. Ko smo primerjali odstotek pravilno rešenih nalog na

obeh nivojih, smo pričakovali, da bo naloge na konkretno operacionalnem nivoju pravilno

rešilo manj učencev kot na predoperacionalnem nivoju. Naša pričakovanja so temeljila na

neopiagetovi teoriji, ki predpostavlja, da zmožnost razmišljanja na nekem nivoju pogojuje

tudi zmožnost razmišljanja na nižjih nivojih. Pričakovali smo, da bodo tisti učenci, ki niso

pravilno rešili naloge na predoperacionalnem nivoju, najverjetneje napačno rešili tudi

nalogo na višjem, konkretno operacionalnem nivoju. Poleg tega smo pričakovali, da nekaj

učencev, ki je pravilno rešilo naloge na predoperacionalnem nivoju, zaradi nezmožnosti

razmišljanja na višjem nivoju ne bo pravilno rešilo nalog na konkretno operacionalnem

nivoju. Posledično smo pričakovali slabše rezultate pri nalogah na konkretno

operacionalnem nivoju kot pri nalogah na predoperacionalnem nivoju.

Izkazalo se je, da je pri petih nalogah na konkretno operacionalnem nivoju posamezno

nalogo pravilno rešilo manj kot polovica učencev.

Ko smo primerjali povprečno število pravilnih rešitev na predoperacionalnem nivoju s

povprečno vrednostjo pravilno rešenih nalog na konkretno operacionalnem nivoju, smo

dobili pričakovani rezultat. Povprečno število pravilno rešenih nalog na

predoperacionalnem nivoju je bilo 3,11, povprečno število pravilno rešenih nalog na

konkretno operacionalnem nivoju pa 2,44. Lahko bi se sicer zgodilo, da bi bila

porazdelitev pravilnih odgovorov na obeh nivojih naključna, zato smo naredili T-test, ki

nam je pokazal statistično značilno razliko med povprečno vrednostjo pravilnih rezultatov

na predoperacionalnem nivoju in povprečno vrednostjo pravilnih odgovorov na konkretno

operacionalnem nivoju. Na osnovi tega rezultata predpostavljamo, da so naloge za

posamezen nivo pripravljene tako, da potrebujejo za pravilno rešitev razvito razmišljanje

na ustreznem nivoju.

Učitelj potrebuje več podatkov kot le to, ali zmore učenec razmišljati na določenem nivoju

po neopiagetovi teoriji. Če želi pomagati učencu pri razvijanju višjih oblik razmišljanja,

predvsem pa pri razumevanju določenega koncepta, mora vedeti, ali učenec določen

koncept razume.

Stran 50

Zato smo naredili χ2 preizkus tudi za posamezne programerske koncepte. Primerjali smo

rešitve in porazdelitev pravilnih rešitev učencev na obeh nivojih za zaporednost izvajanja

ukazov, zank, pogojnih stavkov ter spremenljivk. Dobili smo podobne rezultate za vse štiri

koncepte. Rezultati preizkusa kažejo, da za vse štiri koncepte velja, da je bilo manj

učencev, ki so nepravilno odgovorili na vprašanje na predoperacionalnem nivoju in

pravilno na konkretno operacionalnem nivoju, kot tistih, ki so pravilno odgovorili na

vprašanje na predoperacionalnem nivoju in hkrati pravilno na konkretno operacionalnem

nivoju. Iz tega sklepamo, da so naloge na konkretno operacionalnem nivoju

kompleksnejše in da učenci potrebujejo zmožnost razmišljanja na višjem, bolj

abstraktnem nivoju. Hkrati se je potrebno zavedati, da pravilno rešena naloga na nekem

nivoju še ne pomeni, da učenec tudi v resnici zmore abstraktno razmišljati na tem nivoju.

Učenec lahko pravilno reši nalogo slučajno ali po spominu.

Glede na strokovno literaturo lahko zmožnost abstraktnega razmišljanja določimo s

pogovorom in opazovanjem učenca pri razmišljanju naglas. Zato smo opravili tudi

kvalitativno analizo zmožnosti abstraktnega razmišljanja in poznavanja računalniških

konceptov. Na pogovor smo povabili pet učencev, ki smo jih izbrali glede na njihove

rezultate na testu. Pred nami so reševali nalogo s področja spremenljivk in pri tem

razmišljali naglas. Potrdili smo ugotovitve iz strokovne literature, da pravilna rešitev

naloge na konkretno operacionalnem nivoju še ne pomeni, da je učenec tudi zmožen

razmišljati na tem nivoju abstraktnega razmišljanja. Ta ugotovitev za učitelja ni najbolj

ugodna, saj ne more vedeti, ali učenci, ki jih je na osnovi pravilno rešenih nalog razvrstil v

določeno skupino, tudi v resnici sodijo na ta nivo. To mora ugotoviti s pogovorom s

posameznim učencem. Ugotovili smo tudi, da učenci, ki niso zmogli rešiti naloge na

določenem nivoju, tudi v resnici niso zmogli razmišljati na tem določenem nivoju

abstraktnega razmišljanja. Ta ugotovitev je za učitelja bolj uporabna, saj lahko z veliko

verjetnostjo domneva, da učenci, ki nalog na nekem nivoju niso pravilno rešili, skoraj

zagotovo tudi niso zmožni razmišljati na tem nivoju ali pa konceptov, ki so bili preverjani v

nalogi, ne razumejo.

Na osnovi ugotovitev naše raziskave lahko priporočamo učiteljem, da težavnost nalog

prilagajajo posameznemu razredu. Če neko nalogo rešijo pravilno vsi učenci, učitelj ne

more sklepati o zmožnostih učencev in mora še dodatno preveriti zmožnosti

posameznikov. Če naloge na nekem nivoju ne reši pravilno noben učenec, potem lahko

učitelj z veliko verjetnostjo sklepa, da je potrebno pomagati vsem učencem. Vprašanje

seveda je, ali ni naloga pretežka za neko starostno obdobje učencev in njihove zmožnosti.

Umetnost je določiti takšen nivo težavnosti nalog, da dobi učitelj iz rezultatov dovolj

uporabnih podatkov za ustrezno didaktično intervencijo. Glede na odstotek učencev, ki

sodijo na nek nivo, se lahko učitelj odloča, ali bo neko snov dodatno razložil samo

Stran 51

učencem v neki skupini ali celotnemu razredu. Nadaljnje raziskave bi lahko šle v smer

ugotavljanja učinkovitosti dodatnih dejavnosti, s katerimi bi učence, ki določenih

konceptov ne razumejo ali niso zmožni abstraktno razmišljati na določenem nivoju, podprli

pri njegovem razvoju in učenju.

Zanimalo nas je tudi razmerje zmožnosti med dečki in deklicami. Rezultati T-testa kažejo

statistično značilno razliko med povprečnim številom pravilno rešenih nalog med dečki in

deklicami, na konkretno operacionalnem nivoju in pri obeh nivojih skupaj. Iz tega rezultata

ne moremo sklepati, da so fantje uspešnejši pri reševanju nalog na višjih nivojih po

neopiagetovi teoriji. Glede na rezultate pa lahko predlagamo, da učitelj preverja ali neka

skupina učencev razume določen koncept in jih podpira pri razvijanju višjih oblik

razmišljanja.

Raziskali smo tudi povezavo med odnosom do pouka računalništva in rezultati na testu.

Enofaktorska analiza variance kaže, da so tisti učenci, ki so odgovorili, da zelo radi

obiskujejo pouk računalništva in da zelo radi rešujejo probleme in razmišljajo, dosegali v

povprečju boljše rezultate na obeh nivojih, kot tisti učenci, ki so izbrali odgovor »še kar rad

obiskujem pouk računalništva«. V povprečju najslabše rezultate so dosegali tisti učenci, ki

so odgovorili, da sploh neradi obiskujejo pouk računalništva in da sploh neradi rešujejo

probleme in razmišljajo. Podoben rezultat se kaže pri analizi primerjave odgovorov na

vprašanje, ali je pouk računalništva dolgočasen in rezultati na testu. Tisti učenci, ki so

odgovorili, da pouk računalništva sploh ni dolgočasen, so dosegali v povprečju boljše

rezultate, kot tisti učenci, ki so odgovorili »še kar« ali »zelo«. Iz teh rezultatov sklepamo,

da je odnos učencev do pouka računalništva pomemben in je lahko tudi kazalnik učitelju,

na katere učence mora biti še bolj pozoren in jim nuditi dodatno pomoč.

Učitelj lahko s pomočjo ustrezno pripravljenega testa hitro odkrije, kateri učenci napačno

odgovarjajo na vprašanja. Preveri lahko, ali imajo napačne predstave posameznih

konceptov ali pa še niso zmožni razmišljati na višjem abstraktnem nivoju. V skladu z

ugotovitvami lahko učitelj ustrezno didaktično intervenira in podpre posameznega učenca

pri njegovem učenju.

Stran 52

7 SKLEP

Vsebine in cilji učnega načrta neobveznega izbirnega predmeta računalništvo so bili novi

tako za učitelje kot za učence četrtih razredov. Glavni cilj snovalcev učnega načrta je

pomagati učencem, da s pomočjo digitalnih tehnologij postanejo kreativni ustvarjalci. Da

bi to dosegli, morajo učenci spoznati temeljne programerske koncepte in razviti zmožnost

abstraktnega razmišljanja.

V naši raziskavi smo uporabili neopiagetovo teorijo, ki smo jo uporabili pri sestavljanju

testov za razvrščanje učencev glede zmožnosti reševanja nalog na različnih ravneh.

Učenci se v četrtem razredu namreč zelo razlikujejo po svojih sposobnostih, interesih,

predznanju in zmožnostih, zato transmisijski način poučevanja ni priporočljiv. Učenci

morajo imeti priložnost samostojnega raziskovanja in učenja v skladu z lastnim tempom.

Prav zato mora biti pristop učitelja prilagojen posameznim skupinam učencev, ki

izkazujejo podobna znanja in zmožnosti.

Iz rezultatov naše raziskave sklepamo, da je možno pripraviti teste, na podlagi katerih

lahko učitelj razvrsti učence in jim prilagaja svoje nadaljnje didaktične intervencije. Iz

rezultatov preizkusnega testa smo ugotovili, da je pri pripravi testa potrebno upoštevati

določena pravila. Določenih rezultatov si nismo znali razložiti, dokler nismo preverili, kako

teste vidijo in razumejo učenci. Na osnovi analize njihovih odgovorov smo ugotovili, kje

moramo vprašalnike izboljšati:

1) Učenci morajo vprašanja razumeti na enak način, zato morajo biti navodila čim

krajša.

2) V izogib napačnemu razumevanju nalog je potrebno odstraniti nepotrebne slike oz.

figure.

3) Izogibati se je potrebno nalogam z elementi in ukazi, ki se redko uporabljajo ali se

uporabljajo samo za nek specifičen problem.

4) Z nalogami moramo iskati znanje in zmožnosti in ne neznanja ter nezmožnosti

razmišljanja na določenem nivoju. Naloge pripravimo tako, da imamo v mislih

potreben način razmišljanja, ki je značilen za posamezen nivo v skladu z

neopiagetovo teorijo, da bi jih učenec lahko uspešno rešil.

V naši raziskavi smo veliko pozornosti namenili preverjanju razumljivosti pripravljenih

nalog. Ko smo preizkusni vprašalnik izboljšali ter mu dodali nove naloge, smo

razumevanje navodil preverili v treh razredih. Na osnovi povratnih informacij smo

vprašanja spet izboljšali in razumevanje navodil ponovno preverili v treh razredih. Šele

potem smo naloge ponudili v reševanje vsem učencem.

Obdelava rezultatov testa je pokazala statistično značilne razlike med spremenljivkami, na

čemer temeljijo tudi naše ugotovitve in sklepi. Ker so učitelji predmet poučevali prvo leto in

Stran 53

ker nismo imeli vpogleda v kakovost ter metode poučevanja različnih učiteljev, smo z

rezultati raziskave toliko bolj zadovoljni.

Iz odgovorov posameznega učenca nismo mogli ugotoviti, ali učenec razmišlja na

določenem nivoju po neopiagetovi teoriji. Iz statistične analize tega nismo mogli trditi niti

za skupine učencev, ki so dosegale podobne rezultate. Ker smo naloge sestavljali tako,

da je za pravilno rešitev potrebno razmišljati na ustrezen način (po neopiagetovi teoriji),

smo lahko iz rezultatov zgolj ugotavljali, koliko učencev ni bilo zmožnih rešiti takšnih

nalog. Kvalitativna analiza zmožnosti učencev je potrdila našo ugotovitev, da nepravilno

rešena naloga z veliko verjetnostjo pomeni, da učenec nima dovolj znanj in zmožnosti, ki

naj bi jih imel glede na opis tega nivoja po neopiagetovi teoriji.

Kako so lahko takšni podatki uporabni v praksi? Ko učitelj ugotovi, da določena skupina

učencev ni pravilno rešila naloge na predoperacionalnem nivoju, lahko z veliko

verjetnostjo sklepa, da so učenci na senzomotorični stopnji razmišljanja. To pomeni, da ne

zmorejo slediti kodi ali da določenega koncepta ne razumejo pravilno. V tem primeru

lahko učitelj pripravi dejavnosti, kjer učenci sledijo že pripravljeni kodi, poskušajo razložiti

namen vsakega posameznega ukaza in sistematično razvijajo zmožnost sledenja kodi. Za

učence, ki določene koncepte razumejo napačno, lahko pripravi dejavnosti, v katerih

odpravljajo svoje konceptualno napačne strukture konceptov in jih zamenjajo s pravilnimi.

Kadar učenci ne rešijo pravilno nalog na konkretno operacionalnem nivoju, so

najverjetneje na senzomotoričnem ali predoperacionalnem nivoju. Takšni učenci niso

zmožni abstraktnega razmišljanja in bodo najverjetneje odklanjali razlago s pomočjo

diagrama poteka. V tem primeru bi lahko učitelj pripravil dejavnosti, v katerih bi učenci

razlagali namen in smisel delovanja že pripravljene kode in s tem uvideli njeno

abstraktnost, kar je pogoj, da bodo zmožni napisati bolj zahteven program, ki zahteva

abstrakcijo. Pripravili bi lahko dejavnosti, v katerih bi učenci spreminjali obstoječo kodo

tako, da bi morali uporabiti logične operacije, ki jih je opisal Piaget (konzervacija,

reverzibilnost in tranzitivnost). Pomembno je poudariti, da za učenje programiranja ni

potrebno upoštevati vrstnega reda nivojev abstraktnega razmišljanja po neopiagetovi

teoriji. Učenci lahko pišejo programe prej, preden znajo slediti kodi ali jo opisovati. Testi,

pripravljeni na osnovi neopiagetove teorije, pomagajo učitelju, da za posameznika ali

skupine učencev posredno ugotavlja njihov nivo abstraktnega razmišljanja in se temu

primerno odziva ter vodi učni proces.

Analiza vprašalnika kaže statistično pomembno razliko pri pravilno rešenih nalogah med

fanti in dekleti. Dekleta so imela manjše povprečno število pravilno rešenih nalog na

predoperacionalnem nivoju in manjše povprečno številu pravilno rešenih nalog, če

gledamo naloge na obeh nivojih skupaj. Učitelj iz tega ne sme delati preuranjenih

zaključkov, ampak mora biti pozoren, če bi neka skupina učencev, v tem primeru deklet,

Stran 54

potrebovala dodatno podporo.

Statistična analiza kaže tudi na to, da imajo učenci z boljšimi rezultati bolj pozitiven odnos

do predmeta (raje hodijo k pouku in raje rešujejo probleme). Težko je sklepati, zakaj so

učenci pridobili takšen odnos do predmeta in kaj je na to vplivalo. Zato bi lahko prihodnja

raziskava ugotavljala dejavnike, zaradi katerih učenci zgradijo pozitiven odnos do

predmeta in s kakšnimi načini bi lahko učitelj pomagal učencem pri takšni naravnanosti do

predmeta, ki prinaša uspeh.

Prihodnje raziskave bi lahko ugotavljale učinkovitost posameznih didaktičnih ukrepov, ki bi

jih izvedel učitelj na osnovi rezultatov testa. Ugotoviti bi bilo potrebno, katere aktivnosti so

primerne za razvoj posameznega nivoja kognitivnega razmišljanja po neopiagetovi teoriji

in izmeriti njihovo učinkovitost pri razvijanju višjih oblik abstraktnega razmišljanja.

Ugotovitve bodočih raziskav bi lahko pomenile veliko pomoč učiteljem, ki se s

poučevanjem računalništva v osnovni šoli srečujejo prvič, prav tako pa bi pomenile

zakladnico dobrih in učinkovitih praks pri podpiranju učencev na poti kreativnosti v digitalni

družbi.

Stran 55

8 BIBLIOGRAFIJA

Anderson, L., Krathwohl, D., Airasian, P., Cruikshank, K., Mayer, R., Pintrich, P., . . .

Wittrock, M. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, And Assessing: A

Revision of Boom's Taxonomy of Educational Objectives, Abridged Edition.

Longman.

Bloom, B., Engelhart, M., Furst, E., Hill, W., & Krathwohl, D. (1956). Taxonomy of

Educational Objectives 1. Longman.

Brennan, K., & Resnick, M. (2012). New framework for studying and assessing the

development of computational thinking. Pridobljeno iz AERA 2012:

http://web.media.mit.edu/~kbrennan/files/Brennan_Resnick_AERA2012_CT.pdf

Corney, M., Teague, D., Ahadi, A., & Lister, R. (2012). Some Empirical Results for Neo-

Piagetian Reasoning in Novice Programmers and the Relationship to Code

Explanation Questions. Pridobljeno iz ACE 2012.

Corte, E. (2013). O naravi učenja. Ljubljana: Zavod RS za šolstvo.

Donna, T., & Lister, R. (2014). Longitudinal Think Aloud Study of a Novice Programmer.

16th Australasian Computing Education Conference (ACE2014) (str. 148-158).

Auckland: Australian Computer Society, Inc.

European Schoolnet. (oktober 2015). Computing our future; Priorities,school curricula and

initiatives across Europe. Pridobljeno iz European Schoolnet:

http://www.eun.org/c/document_library/get_file?uuid=3596b121-941c-4296-a760-

0f4e4795d6fa&groupId=43887

Gander, Walter; Petit, Antoine; Berry, Gerard; Demo, Barbara; Vahrenhold, Jan;

McGettrick, Andrew. (april 2013). Informatics education: Europe cannot afford to

miss the boat;. Pridobljeno iz Association for Computing Machinery:

http://europe.acm.org/iereport/ACMandIEreport.pdf

Gluga, R., Kay, J., Lister, R., & Teague, D. M. (2012). On the reliability of classifying

programming tasks using a Neo-Piagetian theory of cognitive development.

Pridobljeno iz Queensland University of Technology:

http://eprints.qut.edu.au/57674/

Johnson, R. A., & Bhattacharyya, G. K. (1992). Statistics: Principles and Methods. Willey.

Krajnc, R., Debevc, M., & Rugelj, J. (2015). Preverjanje razumevanja računalniških

konceptov s pomočjo Neopiagetove teorije, testov in razmišljanja naglas.

EduVision, sodobni pristopi poučevanja prihodnjih generacij (str. 389-403).

Ljubljana: EDUvision, Stanislav Jurjevčič s.p.

Labinowicz, E. (2010). Izvirni Piaget. Ljubljana: DZS.

Stran 56

Lifelong Kindergarten Group, MIT Media Lab. (2016). Pridobljeno iz Scratch:

https://scratch.mit.edu/

Lister, R. (2011). Concrete and Other Neo-Piagetian Forms of Reasoning in the Novice

Programmer. Pridobljeno iz ACE 2011.

Marcinka, J. M. (2014). Software Process Improvement and Capability Determination.

Learning Process Maturity Model, str. 261-267.

McCracken, M., Almstrum, V., Diaz, D., Guzdial, M., Hagan, D., Kolikant, Y. B.-D., . . .

Wilusz, T. (2001). A multi-national, multi-institutional study of assessment of

programming skills of first-year CS students. Pridobljeno iz ITiCSE:

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=572137

Milekšič, V. (2010). Učna tema in učna situacija - od načrtovanja do ocenjevanja.

Ljubljana: Center RS za poklicno izobraževanje.

Ministrstvo za izobraževanje, znanost in šport. (2013). UČNI načrt. Program osnovna

šola. Računalništvo : neobvezni izbirni predmet. Pridobljeno iz

http://www.mizs.gov.si/fileadmin/mizs.gov.si/pageuploads/podrocje/os/devetletka/p

rogram_razsirjeni/Racunalnistvo_izbirni_neobvezni.pdf

MIT Media Lab. (24. december 2015). Uvodna stran. Pridobljeno iz Scratch:

https://scratch.mit.edu/

Morra, S., Gobbo, C., Marini, Z., & Sheese, R. (2009). Cognitive Development; Neo-

Piagetian Perspectives. New York: Taylor & Francis Group.

Naslia, N., & Hashim, K. (2008). Application of Bloom's Taxonomy in Software

Engineering Assessments. Pridobljeno iz Proceedings of the 8th WSEAS

Internationa Conference on APPLIED COMPUTER SCIENCE (ACS '08):

http://www.wseas.us/e-library/conferences/2008/venice/acs/acs09.pdf

Neil, B., Michael, K., Tom, C., Simon, J., Simon, H., & Sue, S. (6. marec 2013). Bringing

Computer Science Back into Schools: Lessons from the UK. Prevzeto 5.

december 2014 iz Research Microsoft.com: http://research.microsoft.com/en-

us/um/people/simonpj/papers/cas/sig132-brown.pdf

Sheard, J., Carbone, A., Lister, R., Simon, B., Thompson, E., & Whalley, J. (2008). Going

Solo to Assess Novice Programmers. Pridobljeno iz ITiCSE 2008 - Proceedings of

the 13th annual conference on Innovation and technology in computer science

education: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1384328

Teaque, D. M., Corney, M. W., Ahadi, A., & Lister, R. (2013). A qualitative think aloug

study of the early Neo-piagetian stages of reasoning in novice programmers.

Pridobljeno iz Proceedings of 15th Australasian Computing Education Conference,

ACS: http://eprints.qut.edu.au/57541

Stran 57

Thompson, E., Luxton-Reilly, A., Whalley, J., Hu, M., & Robbins, P. (2008). Bloom's

Taxonomy for CS Assessment. Pridobljeno iz 10th Australasian Computing

Education Conference (ACE 2008) :

http://crpit.scem.westernsydney.edu.au/confpapers/CRPITV78Thompson.pdf

Wilcox, R. R. (2009). Basic statistics. Oxford: Oxford university press.

Wing, J. (marec 2006). COMMUNICATIONS OF THE ACM. Pridobljeno iz Carnegie

Mellon University:

http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/usr/wing/www/publications/Wing06.pdf

Žandar, A. (2014). Izdelava učnih priprav za poučevanje programiranja s Scratchem.

Ljubljana: Pedagoška fakulteta.

Priloga A – testni vprašalnik

Naloge iz sklopa ZAPOREDNOST IZVAJANJA UKAZOV, s katerimi preverjamo zmožnost

sledenja kodi (predoperacionalna faza).

1. Naloga Ob kliku na figuro (mačka) se izvedejo ukazi, s katerimi se maček premika, spreminja

videz in igra na boben. Kje se ustavi maček, ko se izvedejo vsi ukazi, oziroma za koliko

korakov je premaknjen maček od mesta, kjer je stal na začetku?

a) 10 korakov

b) -10 korakov

c) 20 korakov

č) -20 korakov

d) vrne se na začetno mesto

2. Naloga: Kakšno barvo oči ima maček, ko se izvedejo vsi ukazi?

a) bele

b) rdeče

c) modre

č) oranžne

d) črne

Stran B

3. Naloga Kaj se izriše, ko se izvedejo vsi ukazi v programu?

a) 1

b) 2

c) 3

č) 4

d) 5

Naloge iz sklopa ZANKE, s katerimi preverjamo zmožnost sledenja kodi

(predoperacionalna faza).

4. naloga: Ali golobček ob kliku na zeleno zastavico premika krila?

a) Da, ker se v zanki spreminja izgled.

b) Da, ker se premika v smeri Y.

c) Ne, ker nismo dodali ukaza za premikanje kril.

d) Ne, ker ima figura le en videz.

5. naloga Za koliko korakov se premakne potapljač, ko pritisnemo na zeleno zastavico?

a) 25 b) 5 c) 3 d) 15 e) 10

Stran C

6. naloga Za koliko se premakne maček od mesta, kjer stoji, ko nanj kliknemo z miško?

a) korake v desno b) 5 korakov v

desno c) 5 korakov v levo d) 20 korakov v

desno e) 15 korakov v levo f) 20 korakov v levo

Naloge iz sklopa ZAPOREDNOST IZVAJANJA UKAZOV, s katerimi preverjamo zmožnost

sklepanja o abstrakcijah v kodi (konkretno operacionalna faza).

7. naloga Koliko časa ima na voljo maček za prečkanje prehoda?

a) 80 sekund b) 1 sekundo c) 4 sekunde d) 5 sekund

8. naloga Eden od treh programov (A, B oziroma C) izriše trikotnik. Kateri?

a) program A b) program B c) program C

Stran D

9. naloga Kaj se zgodi, ko se izvedejo vsi ukazi?

a) izriše se kvadrat

b) izriše se pravokotnik

c) izriše se krog

č) izriše se trikotnik

d) izriše se ravna črta

Naloge iz sklopa ZANKE, s katerimi preverjamo zmožnost sklepanja o abstrakcijah v kodi

(konkretno operacionalna faza).

10. naloga Kateri program izriše črto iz pik, kot je na primer tale: . . . . . . . . . . . .

a) program A b) program B c) program C

11. naloga Ali golobček ob kliku na zeleno zastavico maha s krili?

a) Ne, ker nismo dodali ukaza za premikanje kril.

b) Da, ker se spreminja Y koordinata.

c) Ne, golobček naredi le 10 korakov.

d) Da, ker se v zanki spreminja videz.

Stran E

12. naloga Kaj se zgodi ob kliku na zeleno zastavico?

a) Izriše se 10 stopnic. b) Figura naredi 10-krat po 20 korakov. c) Izriše se 20 kvadratov. d) Figura se obrača v desno.

Stran F

Priloga B – končni vprašalnik raziskave

Pred tabo je 12 vprašanj, s katerimi bomo poskušali ugotoviti, koliko si se naučil pri pouku

računalništva.

1) Za figuro mačka smo napisali naslednji program:

Potem smo kliknili na zeleno zastavico.

Označi izjavo, ki je pravilna:

e) Maček zamijavka, preden se premakne.

f) Maček se premakne, preden zamijavka.

g) Maček se skrije, preden reče: »Zdravo!«

h) Drugo.

2) Program A večkrat predvaja zvok mačke in psa.

V katerem programu (B, C ali D) se zvok

mačke in psa predvaja prav tolikokrat kot v

programu A?

a) v programu B b) v programu D c) v programu C d) v nobenem od programov B, C in D

Stran G

3) Kolikokrat se predvaja nota 70, če kliknemo na zeleno zastavico?

a) 5-krat b) 7-krat c) predvaja se _________ krat d) 6-krat

4) Katero vrednost je potrebno vpisati na označeno mesto, da se figura vrne nazaj na

začetno mesto?

a) Vpisati je potrebno: 3 b) Vpisati je potrebno: 1 c) Vpisati je potrebno: ……….. d) Vpisati je potrebno: 2

5) Kaj se izpiše, ko poženeš program?

a) Nič se ne izpiše. b) Izpiše se samo »Rad bi sladoled!« c) Izpiše se samo »Rad bi torto!« d) Izpiše se »Rad bi sladoled!« in

»Rad bi torto!« e) Izpiše se »………………………….«

Stran H

6) Označi, katera nota se bo predvajala:

a) nota 50 b) nota 60 c) nota 70 d) predvajala se bo nota ……

7) Kolikšna je vrednost spremenljivke Življenja, ko se izvedejo vsi ukazi?

a) vrednost spremenljivke Življenja je 10

b) vrednost spremenljivke Življenja je 0

c) vrednost spremenljivke Življenja je 5

d) vrednost spremenljivke Življenja je ………

8) Za mačka smo sestavili program A.

Kateri od spodnjih programov predvaja

mačje mijavkanje enako kot program A?

a) Program B b) Program D c) Program C d) noben od programov B, C, D ni tak!

Stran I

9) Kolikšni sta vrednosti spremenljivk Točke in Življenja, ko se izvedejo vsi ukazi?

a) Točke = 3 in Življenja = 2 b) Točke = 6 in Življenja = 6 c) Točke = 1 in Življenja = 2 d) Točke = 1 in Življenja = 6 e) Drugo (vpiši).

10) Katero negativno število moramo uporabiti za spremenljivko Število, da se figura

premakne nazaj na začetno mesto?

a) -50 b) -25 c) -10 d) uporabiti je

potrebno ……..

11) Označi tisto kombinacij vrednostih spremenljivk, pri katerih bo boben zaigral?

f) Mojca = 5, Petra = 3, Janez = 7

g) Mojca = 7, Petra = 5, Janez = 3

h) Mojca = 3, Petra = 5, Janez = 7

i) Mojca = 3, Petra = 5, Janez = 5

j) Nobena od zgornjih možnosti ni v redu.

Stran J

12) Za neko figuro smo napisali naslednji program:

Kliknili smo na zeleno zastavico. Ko

program na koncu pove vrednost

spremenljivke Življenja, kakšno število se

izpiše?

a) 6 b) drugo število (vpiši):

______________ c) 1 d) 2 e) 3

Q20 – Draga učenka/učenec! Radi bi ti zastavili še nekaj vprašanj o pouku računalništva,

ki ga obiskuješ v tem letu. Prosimo te, da iskreno odgovarjaš. Tvoji odgovori nam bodo v

pomoč pri pripravi vsebin, ki ti bodo drugo leto v veselje in s katerimi boš lahko razvijal

računalniško razmišljanje.

XSPOL – Spol:

Fant

Dekle

Q14 – Zakaj si izbral/a predmet računalništvo? (možnih je več odgovorov)

Možnih je več odgovorov.

Ker so mi tako svetovali starši.

Ker mi je tako svetoval učitelj/učiteljica oz. nekdo drug na šoli.

Ker so ta predmet izbrali tudi drugi sošolci/sošolke.

Ker me zanima vsebina predmeta.

Ker mi je všeč učitelj/učiteljica.

Drugo (prosim vpiši):

Stran K

Q15 – Oceni naslednje trditve.

Sploh ne Še kar Zelo

Rad obiskujem pouk računalništva.

Rad rešujem probleme in razmišljam.

Pouk računalništva je dolgočasen.

Pouk računalništva je zahteven in težek.

Q16 – Kaj ti je pri pouku računalništva najbolj ostalo v spominu?

Q17 – Ali ti pri pouku računalništva kaj ni bilo všeč ?

Q18 – Ali bi kaj spremenil pri pouku računalništva?

Q19 – Ali boš v petem razredu spet izbral pouk računalništva?

Da.

Ne.

Ne vem.

Drugo:

razvoj orodja za ugotavljanje stopnje … · stran ii univerza v mariboru fakulteta za...

Documents