Understanding the Characteristics of Students’ Behavioral Processes in Solving Computational Thinking Problems Based on the Behavioral Sequences

计算思维 数学教育 计算机科学 行为分析 心理学 认知科学 认知 人机交互 认知心理学 神经科学
作者
Qing Guo,Huan Li,Sha Zhu
出处
期刊:Journal of Educational Computing Research [SAGE]
标识
DOI:10.1177/07356331241251397
摘要

Previous research has not adequately explored students’ behavioral processes when addressing computational thinking (CT) problems of varying difficulty, limiting insights into students’ detailed CT development characteristics. This study seeks to fill this gap by employing gamified CT items across multiple difficulty levels to calculate comprehensive behavioral sequence quality indicators. And then, through latent profile analysis, we identified four distinct latent classes of behavioral process. We then examined the in-game performance differences among these classes, uncovering each class’s unique attributes. Class 1 students consistently demonstrated high-quality, efficient behavioral sequences regardless of item difficulty. In contrast, class 2 students applied significant cognitive effort and trial-and-error strategies, achieving acceptable scores despite low behavioral sequence quality. Class 3 students excelled in simpler items but faltered with more complex ones. Class 4 students displayed low motivation for challenging items, often guessing answers quickly. Additionally, we investigated the predictive value of students’ performance in gamified items and their behavioral process classes for their external CT test scores. The study finally elaborated on the theoretical implications for researchers and the practical suggestions for teachers in CT cultivation.
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