無屏幕編程教育的興起、目標與實踐——基于社交媒體研究法（SMR）的Twitter大數(shù)據(jù)分析
發(fā)布時間：2021-10-24 03:56
近些年來興起的無屏幕編程教育是基于有形用戶界面（TUI）,在沒有屏幕支持的情況下,通過物理活動和有形設備來實現(xiàn)編程的教育。研究基于社交媒體研究法（SMR）,采用定量與定性相結合的方式,對2018年1月1日至2020年6月30日期間,全球范圍內(nèi)推特（Twitter）推文中的四種無屏幕編程設備的數(shù)據(jù)進行分析,探究現(xiàn)階段無屏幕編程教育的實踐情況。結果表明:無屏幕編程教育在世界范圍內(nèi)受到廣泛關注,多數(shù)人對其持肯定態(tài)度。無屏幕編程教育以最近發(fā)展區(qū)和支架理論為基本理論,通過主體四種角色的演繹,對學習者的認知能力、計算思維能力和學習品質(zhì),有著不同程度的良好促進作用。相較于有屏幕編程教育,無屏幕編程教育在幫助學習者感知真實世界方面,有著明顯的優(yōu)勢。但是,如何將無屏幕編程合理、高效的引入課堂教學,依然是教育工作者亟需解決的一個難題。而且,TUI和人工智能技術發(fā)展仍有廣闊的進步空間。隨著技術的不斷發(fā)展,無屏幕編程教育的普適度會有極大的提升。
【文章來源】：遠程教育雜志. 2020,38(05)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】：12 頁
【部分圖文】：
編程技術的發(fā)展歷程
在GIS分析中，由于Twitter推文的地理位置信息由用戶設定了是否顯示，因此，我們在采集數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)，18,313條原推中的5554條顯示了地理位置坐標。由圖4可見，四種無屏幕編程在北美洲（美國，加拿大等）、南半球的澳大利亞以及新西蘭等國分布較廣，Robot Turtles和Cubetto在歐洲使用頻率較高，在南亞和非洲的使用率則相對較低。由于本文沒有限定所搜索的推文語言，因此，更加客觀地顯示了設備使用的全球范圍分布。比如，雖然亞洲的分布較少，但四種設備在日本運用廣泛，日文推文的比重也很大。除KIBO外，其余三種設備在東南亞使用頻率也很高。因我國用戶很少登入Twitter發(fā)布文章，所以，地圖的分布中不涉及中國大陸，但在Twitter許可使用地點的中國香港和臺灣地區(qū)也有一定數(shù)量的數(shù)據(jù)�？傮w來看，無屏幕編程設備在全世界范圍內(nèi)，得到了廣泛的使用和傳播。圖4 四種無屏幕編程設備的使用范圍分布圖
由圖2可見，SMR不同于一般意義上的問卷調(diào)查研究法。第一，從根本上改變了數(shù)據(jù)的收集渠道，每時每刻都會有無數(shù)人自發(fā)在社交媒體上進行數(shù)據(jù)更新，研究者不需要像傳統(tǒng)研究那樣通過發(fā)放問卷、訪談來獲得研究數(shù)據(jù)。第二，能使用多種研究設備輔助進行大數(shù)據(jù)研究，并隨著技術的發(fā)展，同步提升研究設備和研究效率。比如，Rython程序、COSMO等數(shù)據(jù)抓取分析設備；MAXQDA、QDAMiner、ATLAS.ti、Qualrus、NVivo等內(nèi)容分析（Content Analysis）軟件；Node XL等社會網(wǎng)絡分析（Network Analysis）軟件。第三，能創(chuàng)造性地開展一些傳統(tǒng)研究法無法進行的研究，例如，利用社交網(wǎng)絡顯示的地理位置，探索相關位置對主題的關系和貢獻的GIS分析；利用關系數(shù)據(jù)進行社會網(wǎng)絡關系分析，利用數(shù)據(jù)算法對社會影響力（Social Influence Computing）進行研究等。第四，由于可以同時采集多主題的數(shù)據(jù)，SMR可以不局限于單一的學科研究，可組建跨學科、跨領域的團隊開展課題研究。實際上，SMR的代表人物經(jīng)常是以團隊形式出現(xiàn)，并具有跨學科的特性。例如，擅長情感分析和自然語言處理技術的Victoria L.Rubin，專注SMR在社會、政治和文化方面研究的Mélanie Millette，專注于Twitter數(shù)據(jù)研究的Luke Sloan，專注用戶互動和社交媒體影響的Anabel Quan-Haase，以及專注于教育話語分析的Alexandra Georgakopoulou等。然而，SMR目前也正面臨著一些挑戰(zhàn)。一方面，SMR是隨著社交媒體的誕生而發(fā)展的，因此，該研究方法并沒有建立起完備的哲學理論背景。內(nèi)部構成的不同的分析模塊，多延續(xù)其自有的理論基礎，且多為概念框架，比如，定性分析中的內(nèi)容分析多以扎根理論為基礎。第二，SMR缺乏明確且統(tǒng)一的標準進行信效度評估。正如一枚硬幣具有兩面性，SMR最大的劣勢和優(yōu)勢均在于，其隨著技術發(fā)展帶來的不確定性。SMR是基于社交媒體交互產(chǎn)生的研究方法，隨著社交媒體的規(guī)模和大數(shù)據(jù)處理與分析技術的發(fā)展，這種研究方法本身也會不斷更新迭代。同時，也會隨著技術的發(fā)展產(chǎn)生新的研究領域，如，當前出現(xiàn)的通過SMR探究機器學習以及AI如何加速數(shù)據(jù)收集、改進算法，來幫助機器理解和處理圖像和視頻數(shù)據(jù)等。隨著技術的不斷發(fā)展，社交媒體數(shù)據(jù)的內(nèi)容和形式也在不斷更迭，由此SMR的數(shù)據(jù)獲取方式、分析方式乃至研究流程本身，都可能隨之改變。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]分布與互動模式：社交機器人操縱Twitter上的中國議題研究[J]. 師文,陳昌鳳. 國際新聞界. 2020(05)
[2]可視化編程教育成效幾何？——基于國內(nèi)外43項實證研究的元分析[J]. 房敏,曾鵬軒. 上海教育科研. 2020(01)
[3]計算思維教育：概念演變與面臨的挑戰(zhàn)[J]. 張進寶. 現(xiàn)代遠程教育研究. 2019(06)
[4]國內(nèi)外青少年編程教育的發(fā)展現(xiàn)狀、研究熱點及啟示——兼論智能時代我國編程教育的實施策略[J]. 孫丹,李艷. 遠程教育雜志. 2019(03)
[5]國際兒童編程教育研究現(xiàn)狀與行動路徑[J]. 孫立會,周丹華. 開放教育研究. 2019(02)
本文編號：3454526
【文章來源】：遠程教育雜志. 2020,38(05)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】：12 頁
【部分圖文】：
編程技術的發(fā)展歷程
在GIS分析中，由于Twitter推文的地理位置信息由用戶設定了是否顯示，因此，我們在采集數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)，18,313條原推中的5554條顯示了地理位置坐標。由圖4可見，四種無屏幕編程在北美洲（美國，加拿大等）、南半球的澳大利亞以及新西蘭等國分布較廣，Robot Turtles和Cubetto在歐洲使用頻率較高，在南亞和非洲的使用率則相對較低。由于本文沒有限定所搜索的推文語言，因此，更加客觀地顯示了設備使用的全球范圍分布。比如，雖然亞洲的分布較少，但四種設備在日本運用廣泛，日文推文的比重也很大。除KIBO外，其余三種設備在東南亞使用頻率也很高。因我國用戶很少登入Twitter發(fā)布文章，所以，地圖的分布中不涉及中國大陸，但在Twitter許可使用地點的中國香港和臺灣地區(qū)也有一定數(shù)量的數(shù)據(jù)�？傮w來看，無屏幕編程設備在全世界范圍內(nèi)，得到了廣泛的使用和傳播。圖4 四種無屏幕編程設備的使用范圍分布圖
由圖2可見，SMR不同于一般意義上的問卷調(diào)查研究法。第一，從根本上改變了數(shù)據(jù)的收集渠道，每時每刻都會有無數(shù)人自發(fā)在社交媒體上進行數(shù)據(jù)更新，研究者不需要像傳統(tǒng)研究那樣通過發(fā)放問卷、訪談來獲得研究數(shù)據(jù)。第二，能使用多種研究設備輔助進行大數(shù)據(jù)研究，并隨著技術的發(fā)展，同步提升研究設備和研究效率。比如，Rython程序、COSMO等數(shù)據(jù)抓取分析設備；MAXQDA、QDAMiner、ATLAS.ti、Qualrus、NVivo等內(nèi)容分析（Content Analysis）軟件；Node XL等社會網(wǎng)絡分析（Network Analysis）軟件。第三，能創(chuàng)造性地開展一些傳統(tǒng)研究法無法進行的研究，例如，利用社交網(wǎng)絡顯示的地理位置，探索相關位置對主題的關系和貢獻的GIS分析；利用關系數(shù)據(jù)進行社會網(wǎng)絡關系分析，利用數(shù)據(jù)算法對社會影響力（Social Influence Computing）進行研究等。第四，由于可以同時采集多主題的數(shù)據(jù)，SMR可以不局限于單一的學科研究，可組建跨學科、跨領域的團隊開展課題研究。實際上，SMR的代表人物經(jīng)常是以團隊形式出現(xiàn)，并具有跨學科的特性。例如，擅長情感分析和自然語言處理技術的Victoria L.Rubin，專注SMR在社會、政治和文化方面研究的Mélanie Millette，專注于Twitter數(shù)據(jù)研究的Luke Sloan，專注用戶互動和社交媒體影響的Anabel Quan-Haase，以及專注于教育話語分析的Alexandra Georgakopoulou等。然而，SMR目前也正面臨著一些挑戰(zhàn)。一方面，SMR是隨著社交媒體的誕生而發(fā)展的，因此，該研究方法并沒有建立起完備的哲學理論背景。內(nèi)部構成的不同的分析模塊，多延續(xù)其自有的理論基礎，且多為概念框架，比如，定性分析中的內(nèi)容分析多以扎根理論為基礎。第二，SMR缺乏明確且統(tǒng)一的標準進行信效度評估。正如一枚硬幣具有兩面性，SMR最大的劣勢和優(yōu)勢均在于，其隨著技術發(fā)展帶來的不確定性。SMR是基于社交媒體交互產(chǎn)生的研究方法，隨著社交媒體的規(guī)模和大數(shù)據(jù)處理與分析技術的發(fā)展，這種研究方法本身也會不斷更新迭代。同時，也會隨著技術的發(fā)展產(chǎn)生新的研究領域，如，當前出現(xiàn)的通過SMR探究機器學習以及AI如何加速數(shù)據(jù)收集、改進算法，來幫助機器理解和處理圖像和視頻數(shù)據(jù)等。隨著技術的不斷發(fā)展，社交媒體數(shù)據(jù)的內(nèi)容和形式也在不斷更迭，由此SMR的數(shù)據(jù)獲取方式、分析方式乃至研究流程本身，都可能隨之改變。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]分布與互動模式：社交機器人操縱Twitter上的中國議題研究[J]. 師文,陳昌鳳. 國際新聞界. 2020(05)
[2]可視化編程教育成效幾何？——基于國內(nèi)外43項實證研究的元分析[J]. 房敏,曾鵬軒. 上海教育科研. 2020(01)
[3]計算思維教育：概念演變與面臨的挑戰(zhàn)[J]. 張進寶. 現(xiàn)代遠程教育研究. 2019(06)
[4]國內(nèi)外青少年編程教育的發(fā)展現(xiàn)狀、研究熱點及啟示——兼論智能時代我國編程教育的實施策略[J]. 孫丹,李艷. 遠程教育雜志. 2019(03)
[5]國際兒童編程教育研究現(xiàn)狀與行動路徑[J]. 孫立會,周丹華. 開放教育研究. 2019(02)
本文編號：3454526
本文鏈接：http://www.sikaile.net/xinwenchuanbolunwen/3454526.html
教材專著
