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Student-­‐centered	
  teaching	
  
pa0erns	
  in	
  the	
  context	
  of	
  
computa6onal	
  thinking	
  problem	
  
solving	
  processes	
  
Bernhard	
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Main	
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  can	
  computer	
  science	
  lessons	
  be	
  
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  out	
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students	
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  computer	
  science	
  
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Science	
  
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CS	
  
Classroom	
  
Prac6ce	
  
	
  
Field	
  
Reusability	
  
Common	
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  standard	
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Research	
  
Design-­‐based	
  approach	
   Case	
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  scenarios	
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  pa0erns	
  
Pa0ern	
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  lesson	
  scenarios	
  
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   Teacher	
  reflec6on	
  
Defini6on	
  of	
  pedagogical	
  approach	
  &	
  content	
  
Person-­‐centered	
  approach	
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  9th	
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  subject	
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  9th	
  
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  1983).	
  
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Pedagogy	
  
CS	
  
Subject	
  
Content	
  
Computer	
  
Science	
  
Lesson	
  
Pa0ern	
  Development	
  
Pa0ern	
  
Scenarios	
  
Lesson	
  
plans	
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Teacher’s	
  
reflec6ons	
  
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experience	
  
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ini6al	
  lesson	
  plans,	
  experiences,	
  
student	
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  in	
  
prac6ce.	
  
For	
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  pa0ern	
  on	
  
group	
  work	
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  based	
  on	
  	
  
different	
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  in	
  
prac6ce.	
  
Pa0erns	
  zur	
  Unterrichtsplanung	
  
l Pa0erns	
  entstanden	
  im	
  Beratungsfeld	
  von	
  
Informa6kern,	
  Fachdidak6kern,	
  Pädagogen	
  und	
  
Psychologen	
  
l Ein	
  Pa0ern	
  als	
  eine	
  bewährte,	
  generische	
  Lösung	
  für	
  
ein	
  immer	
  wiederkehrendes	
  Problem,	
  das	
  in	
  
bes6mmten	
  Situa6onen	
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Pa0erns	
  
l  Alexander‘s	
  approach	
  
l  Has	
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  emphasis	
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  network	
  
context	
  
l  Idea	
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  pa0erns	
  
l  Derntl‘s	
  approach	
  
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student-­‐centered	
  computer	
  
science	
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The	
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this	
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Alexander	
  (1977)	
  with	
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M.	
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  (2006).	
  
Pa0erns	
  
Parts	
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  pa0ern	
  
l  Intent	
  
l  Dependencies	
  
l  Problem	
  
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l  Solu6on	
  
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  Class	
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l  Example	
  for	
  classroom	
  prac6ce	
  
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chosen	
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  high	
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teachers.	
  
	
  
Pa0erns	
  in	
  der	
  Unterrichtspraxis	
  
Von	
  Pa0erns	
  	
  
zur	
  Unterrichtseinheit	
  
1.  Ausgangspa0erns	
  sind	
  Management	
  und	
  Mo4va4on	
  
2.  Darauf	
  aukauend	
  wird	
  eine	
  Tabelle	
  mit	
  den	
  Spalten	
  Zeit,	
  Inhalt,	
  Ak4on	
  
und	
  Pa0ern	
  erstellt.	
  
3.  Zuerst	
  werden	
  die	
  ersten	
  drei	
  Spalten	
  wie	
  gewohnt	
  ausgefüllt.	
  Die	
  einzige	
  
Auflage	
  ist,	
  dass	
  die	
  Anordnung	
  den	
  Pa0erns	
  Management	
  und	
  
Mo6va6on	
  entspricht	
  	
  
4.  Danach	
  wird	
  jeder	
  Zeile	
  ein	
  passender	
  Pa0ern	
  zugeordnet.	
  
Beispiel	
  
Unterrichtsforschung	
  
Instrumente	
  
l  Fragebogen	
  
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  des	
  Lehrers	
  à	
  deskrip6ve	
  Auswertung	
  
l  Feedbacksheets	
  
l  Erhebung	
  von	
  Vorstellungen	
  zu	
  Koopera6on	
  à	
  Inhaltsanalyse	
  und	
  
Frequenzzählung	
  
l  Interak6onsanalyse	
  
l  Audioaufzeichnung	
  à	
  Inhaltsananalyse	
  und	
  Kategorisierung	
  
l  Classroom	
  Mee6ng	
  
l  Protokoll	
  à	
  qualita6ve	
  Auswertung	
  der	
  Reflexion	
  
Research	
  
approach	
  
Research	
  
design	
  
Research	
  
instruments	
  
Forschungssenng	
  
 
forward(100)
left(90)
forward(100)
left(90)
forward(100)
left(90)
forward(100)
Ergebnisse	
  Haltungen	
  des	
  Lehrers	
  
2.70	
  
3.32	
  
3.64	
  
2.48	
   2.32	
  
2.39	
  
1.00	
  
1.50	
  
2.00	
  
2.50	
  
3.00	
  
3.50	
  
4.00	
  
4.50	
  
5.00	
  
October	
   February	
   June	
  
Case	
  Study:	
  Mo6va6on	
  for	
  Computer	
  Science	
  
Results	
  è	
  This	
  case	
  study	
  inves6gates	
  
the	
  impact	
  of	
  the	
  person-­‐
centered	
  classroom	
  organiza6on	
  
on	
  students'	
  mo6va6on	
  for	
  
computer	
  science.	
  
l  Students	
  were	
  asked	
  with	
  
ques6onnaires	
  in	
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  pre-­‐post	
  
research	
  senng,	
  enhanced	
  by	
  
qualita6ve	
  feedbacksheets	
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the	
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  of	
  the	
  year.	
   1:	
  low	
  mo6va6on	
  for	
  computer	
  science	
  	
  
5:	
  very	
  high	
  mo6va6on	
  for	
  computer	
  science	
  
2.20	
  
2.23	
  
2.60	
  
1.59	
  
1.00	
  
1.50	
  
2.00	
  
2.50	
  
3.00	
  
3.50	
  
4.00	
  
4.50	
  
5.00	
  
Interven6on	
   Control	
  
Pre	
  	
  
Post	
  
CS	
  
Results	
  
2.31	
  
2.25	
  
2.21	
  
2.10	
  
1.64	
  
2.18	
  
2.59	
  
2.36	
  
2.20	
  
2.28	
  
2.11	
  
1.68	
  
2.34	
  
3.18	
  
2.22	
  
3.56	
  
3.27	
  
3.44	
  
2.57	
  
2.66	
  
2.31	
  
1.33	
  
1.00	
   1.50	
   2.00	
   2.50	
   3.00	
   3.50	
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   4.50	
   5.00	
  
1)	
  I	
  know	
  how	
  to	
  operate	
  a	
  computer	
  
2)	
  I	
  spend	
  much	
  6me	
  on	
  the	
  computer	
  
3)	
  I	
  am	
  interested	
  in	
  working	
  with	
  technical	
  equipment	
  
4)	
  I	
  think	
  working	
  on	
  the	
  computer	
  is	
  no	
  stress	
  
5)	
  I	
  have	
  experience	
  with	
  a	
  programming	
  language	
  
6)	
  I	
  think	
  that	
  computer	
  science	
  is	
  an	
  important	
  subject	
  
7)	
  I	
  think	
  the	
  computer	
  science	
  lessons	
  are	
  exci6ng	
  
8)	
  I	
  like	
  to	
  solve	
  problems	
  
9)	
  I	
  like	
  to	
  think	
  in	
  a	
  structural	
  way	
  
10)	
  I	
  think	
  I	
  have	
  to	
  learn	
  a	
  lot	
  for	
  computer	
  science	
  
11)	
  I	
  think	
  computer	
  science	
  is	
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  boring	
  subject	
  
Pre	
  
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  agree	
  at	
  all	
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  5:	
  fully	
  agree	
  
CS	
  
Results	
  
2.24	
  
2.42	
  
2.42	
  
2.14	
  
1.36	
  
2.15	
  
2.86	
  
2.45	
  
2.18	
  
2.21	
  
2.07	
  
1.03	
  
2.35	
  
1.06	
  
2.30	
  
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2.13	
  
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1)	
  I	
  know	
  how	
  to	
  operate	
  a	
  computer	
  
2)	
  I	
  spend	
  much	
  6me	
  on	
  the	
  computer	
  
3)	
  I	
  am	
  interested	
  in	
  working	
  with	
  technical	
  equipment	
  
4)	
  I	
  think	
  working	
  on	
  the	
  computer	
  is	
  no	
  stress	
  
5)	
  I	
  have	
  experience	
  with	
  a	
  programming	
  language	
  
6)	
  I	
  think	
  that	
  computer	
  science	
  is	
  an	
  important	
  subject	
  
7)	
  I	
  think	
  the	
  computer	
  science	
  lessons	
  are	
  exci6ng	
  
8)	
  I	
  like	
  to	
  solve	
  problems	
  
9)	
  I	
  like	
  to	
  think	
  in	
  a	
  structural	
  way	
  
10)	
  I	
  think	
  I	
  have	
  to	
  learn	
  a	
  lot	
  for	
  computer	
  science	
  
11)	
  I	
  think	
  computer	
  science	
  is	
  a	
  boring	
  subject	
  
Pre	
  Ctrl	
  
Post	
  Ctrl	
  
	
  1:	
  do	
  not	
  agree	
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  5:	
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Ergebnisse	
  SchülerInnenvorstellungen	
  
Koopera6on	
  
Ergebnisse	
  Interak6onsanalyse	
  
Ergebnisse	
  Zusammenfassung	
  
l  SchülerInnen	
  nahmen	
  die	
  schüler-­‐zentrierten	
  Haltungen	
  des	
  Lehrers	
  
verstärkt	
  über	
  das	
  Schuljahr	
  wahr	
  
l  Verwendete	
  Jugendsprache	
  während	
  Problemlösungsprozessen	
  wirkt	
  von	
  
außen	
  kontraproduk6v,	
  wird	
  aber	
  von	
  SchülerInnen	
  als	
  förderlich	
  im	
  Prozess	
  
gesehen	
  
l  Koopera6on	
  und	
  ein	
  gutes	
  Klima	
  werden	
  als	
  wich6ge	
  Faktoren	
  für	
  das	
  
gelingen	
  von	
  Problemlösungsprozessen	
  im	
  Team	
  gesehen	
  
2	
  coThink	
  Projekt	
  
Problemlösungsstrategien	
  
Computa6onal	
  Thinking	
  
l  “I	
  think	
  we	
  must	
  be	
  careful	
  to	
  not	
  teach	
  coding	
  as	
  just	
  a	
  voca6onal	
  
skill.”	
  (Booch)	
  
l  Prinzip:	
  Informa6sches	
  Denken	
  vor	
  informa6schem	
  Handeln	
  
l  Problemlösungsstrategien	
  als	
  Grundlage	
  
l  Informa6kisches	
  Denken	
  als	
  Grundlage	
  für	
  die	
  weitere	
  Bildung	
  in	
  
Medientechnik	
  und	
  Lernen	
  mit	
  elektronischen	
  Medien	
  
Lee	
  &	
  Mar6n,	
  CSTA	
  Voice	
  (2016)	
  
“CT	
  refers	
  to	
  the	
  human	
  ability	
  to	
  formulate	
  
problems	
  so	
  that	
  their	
  solu6ons	
  can	
  be	
  
represented	
  as	
  computa6onal	
  steps	
  or	
  
algorithms	
  to	
  be	
  carried	
  out	
  by	
  a	
  computer.”	
  
Cuny,	
  Snyder,	
  and	
  Wing	
  (2011)	
  
“CT	
  takes	
  place	
  when	
  students	
  are	
  ‘looking	
  at	
  a	
  
real-­‐world	
  problem	
  in	
  a	
  way	
  that	
  a	
  computer	
  can	
  
be	
  instructed	
  to	
  solve	
  it.’”	
  
Computa(onal	
  Thinking	
  ist	
  nicht	
  die	
  Kompetenz	
  
zu	
  denken	
  wie	
  ein	
  Computer	
  sondern	
  in	
  
Problemlösungsstrategien	
  zu	
  denken	
  die	
  für	
  den	
  
Computer	
  entwickelt	
  wurden.	
  
coThink	
  Project	
  
Pa0erns	
  +	
  Computa4onal	
  Thinking	
  =	
  coThink	
  Projekt	
  
www.cothink-­‐project.com	
  
coThink	
  Project	
  Ziele	
  
l  Defini6on	
  einer	
  Problemlösungsstrategie	
  im	
  Kontext	
  “Computa6onal	
  
Thinking”	
  
l  Design	
  von	
  Unterrichtseinheiten	
  mit	
  Lebensweltbezug	
  der	
  SchülerInnen	
  
l  Anwendung	
  von	
  Forschungsdesign	
  für	
  Unterrichtsforschung	
  
l  Durchführung	
  und	
  Forschung	
  in	
  Schulklassen	
  (9.-­‐11.	
  Schulstufe)	
  
l  Evalua6on	
  und	
  Spezifika6on	
  der	
  coThink	
  Problemlösungsstrategie	
  
l  Auf	
  Grundlage	
  von	
  (J.	
  M.	
  Wing,	
  2006),	
  bieten	
  rezentere	
  Beiträge	
  von	
  (Shuchi	
  
Grover	
  &	
  Pea,	
  2013)	
  und	
  (Garneli,	
  Giannakos,	
  &	
  Chorianopoulos,	
  2015)	
  
einen	
  Überblick	
  zu	
  den	
  vergangenen	
  Beiträgen	
  seither.	
  
l  In	
  Bezug	
  auf	
  die	
  Integra6on	
  von	
  Computa6onal	
  Thinking	
  im	
  Primar	
  und	
  
Sekundarbereich	
  wird	
  in	
  (Yadav,	
  Zhou,	
  Mayfield,	
  Hambrusch,	
  &	
  Korb,	
  2011)	
  
ein	
  Unterrichtsmodul	
  beschrieben.	
  
l  Computa6onal	
  Thinking	
  in	
  Bezug	
  auf	
  Programmieren	
  mit	
  LOGO	
  beschreiben	
  
(Voogt,	
  Fisser,	
  Good,	
  Mishra,	
  &	
  Yadav,	
  2015).	
  
l  In	
  (Weintrop	
  et	
  al.,	
  2013,	
  2014)	
  wird	
  eine	
  Übersicht	
  zur	
  Implemen6erung	
  
von	
  Computa6onal	
  Thinking	
  in	
  Science	
  Unterricht	
  gegeben	
  und	
  in	
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3	
  Unterrichtsforschung	
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Forschungsdesign	
  
Forschungsdesign	
  
Ergebnisse	
  
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SchülerInnen	
  über	
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Gesamt	
  
3.81	
  
4.10	
   4.17	
  
4.38	
  
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0.00	
  
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Haltungen	
  Pre-­‐/Post-­‐Test	
  
PRE	
  
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Zusammenfassung	
  
l  Pädagogische	
  “Pa0erns”	
  für	
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l  Forschungsdesign	
  im	
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Referenzen	
  (Auswahl)	
  
l  J.	
  M.	
  Wing,	
  “Computa6onal	
  thinking,”	
  Commun.	
  ACM,	
  vol.	
  49,	
  no.	
  3,	
  p.	
  33,	
  2006.	
  
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  Rogers,	
  Freedom	
  to	
  Learn	
  for	
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  80’s.	
  Columbus,	
  Ohio:	
  Charles	
  E.	
  Merrill	
  Publishing	
  Company,	
  1983.	
  	
  
l  J.	
  Cornelius-­‐White	
  and	
  A.	
  P.	
  Harbaugh,	
  Learner-­‐Centered	
  Instruc(on:	
  Building	
  Rela(onships	
  for	
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London:	
  Sage	
  Publica6ons,	
  Inc,	
  2009.	
  
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  Cohen,	
  L.	
  Manion,	
  and	
  K.	
  Morrison,	
  Research	
  Methods	
  in	
  Educa(on.	
  Routledge,	
  2013.	
  
l  R.	
  K.	
  Yin,	
  Case	
  Study	
  Research:	
  Design	
  and	
  Methods.	
  London:	
  Sage	
  Publica6ons,	
  2008.	
  
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  Motschnig	
  and	
  B.	
  Standl,	
  “Person-­‐centered	
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  Comput.	
  
Human	
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  vol.	
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  2012.	
  	
  
l  B.	
  Standl,	
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  2014.	
  
Referenzen	
  (Auswahl)	
  
l  Barr,	
  V.,	
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  Stephenson,	
  C.	
  (2011).	
  Bringing	
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l  Voogt,	
  J.,	
  Fisser,	
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  P.,	
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  Yadav,	
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  (2015).	
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  Technologies.	
  Yadav,	
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  C.,	
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(2011).	
  Introducing	
  computa6onal	
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  in	
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  (2),	
  
465–470.	
  	
  
l  Weinberg,	
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  (2013).	
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l  Weintrop,	
  D.,	
  Behesh6,	
  E.,	
  Horn,	
  M.,	
  Orton,	
  K.,	
  Jona,	
  K.,	
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  L.,	
  &	
  Wilensky,	
  U.	
  (2013).	
  
Defining	
  Computa6onal	
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Student-centered teaching patterns in the context of computaional thinking problem solving processes

  • 1. Student-­‐centered  teaching   pa0erns  in  the  context  of   computa6onal  thinking  problem   solving  processes   Bernhard  Standl  
  • 2. Main  Goal     „How  can  computer  science  lessons  be   designed  and  carried  out  for  inspiring   students  to  experience  computer  science   as  an  exci6ng  subject?“  
  • 3. Field   l  Thesis  lays  in  the  intersec6on  of   different  domains   l  Each  domain  contributes  to  the   thesis  and  the  thesis   contributes  to  each  domain.   l  This  field  can  be  iden6fied  as   „Subject  Didac6cs“   Computer   Science   Research  in   CS  Educa6on   Pedagogy     CS   Classroom   Prac6ce     Field  
  • 4. Reusability   Common  cartridge  standard   Website   Research   Design-­‐based  approach   Case  studies   Mixed  methods   Abstrac6on  of  scenarios  to  pa0erns   Pa0ern  form   UML  class  diagram   Iden6fica6on  of  successful  lesson  scenarios   Ac6vity  diagrams   Teacher  reflec6on   Defini6on  of  pedagogical  approach  &  content   Person-­‐centered  approach   CS  curriculum  9th  grade   Process   l  From  general  pedagogical   theories  to  a  subject  didac6cs   for  computer  science  at  9th   grade   l  From  classroom  prac6ce  to   pa0erns  for  a  be0er  reusability  
  • 5. Pedagogical  Background   l  If  the  teacher  holds  certain  interpersonal   quali6es  and  students  perceive  them  at   least  to  a  certain  degree,  learning  can  be   more  likely  significant.   è Learning  can  be  more   significant,  if  the  learner  is   addressed  at  all  levels  of  learning   (Rogers,  1983).   Knowledge  and  social  skills  are   integral  parts  of  the  learning   process  but  the  fundament  is  built   by  the  level  of  personality  and   rela6onships.   The  aproach  chosen  for  this  thesis   is  the  Person-­‐centered  approach.  
  • 6. 1  Pädagogische  Lehrpa0erns  für  den   Informa6kunterricht  Person-­‐zentrierter  Ansatz  nach  Carl  Rogers  
  • 7. Iden6fica6on  of  successful  scenarios   l  A  lesson  plan  is  improved  in  prac6ce   through  a  process  of  applica6on,   capturing  and  refinement.   è  The  teacher  iden6fies  in  a   itera6ve  process  of  planning-­‐ enactment-­‐refinement   successful  scenarios   Students‘  feedback  and  the   teacher‘s  self  reflec6on  lead  to  a   selec6on  of  successful  scenarios.   Ini6al  plan   Carry  out   Capture  Scenario   Pedagogy   CS   Subject   Content   Computer   Science   Lesson  
  • 8. Pa0ern  Development   Pa0ern   Scenarios   Lesson   plans  &   theory   Teacher’s   reflec6ons   &   experience   è  A  pa0ern  emerges  from   ini6al  lesson  plans,  experiences,   student  feedback  and  tes6ng  in   prac6ce.   For  example  was  the  pa0ern  on   group  work  developed  based  on     different  experiences  made  in   prac6ce.  
  • 9. Pa0erns  zur  Unterrichtsplanung   l Pa0erns  entstanden  im  Beratungsfeld  von   Informa6kern,  Fachdidak6kern,  Pädagogen  und   Psychologen   l Ein  Pa0ern  als  eine  bewährte,  generische  Lösung  für   ein  immer  wiederkehrendes  Problem,  das  in   bes6mmten  Situa6onen  aueri0.    
  • 10. Pa0erns   l  Alexander‘s  approach   l  Has  a  strong  emphasis  on  the  network   context   l  Idea  from  smaller  and  bigger  pa0erns   l  Derntl‘s  approach   l  Is  aimed  at  eLearning  at  ter6ary  level   l  Includes  also  dynamic  elements  as  ac6vity   diagrams   l  Intruduces  idea  of  including  UML   è  A  pa0ern  is  a  abstract   descrip6on  of  a  solu6on  for  a   problem  of  an  aspect  of  a   student-­‐centered  computer   science  lesson.   The  pa0ern  approach  used  for   this  work  rests  on  the  form  of  C.   Alexander  (1977)  with  ideas  of   M.  Derntl  (2006).  
  • 11. Pa0erns   Parts  of  a  pa0ern   l  Intent   l  Dependencies   l  Problem   l  Forces   l  Solu6on   l  UML  Class  Diagram   l  Example  for  classroom  prac6ce   è  The  pa0ern  structure  as   chosen  for  this  work  is  aimed  at   a  high  reusability  for  other   teachers.    
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16. Pa0erns  in  der  Unterrichtspraxis  
  • 17. Von  Pa0erns     zur  Unterrichtseinheit   1.  Ausgangspa0erns  sind  Management  und  Mo4va4on   2.  Darauf  aukauend  wird  eine  Tabelle  mit  den  Spalten  Zeit,  Inhalt,  Ak4on   und  Pa0ern  erstellt.   3.  Zuerst  werden  die  ersten  drei  Spalten  wie  gewohnt  ausgefüllt.  Die  einzige   Auflage  ist,  dass  die  Anordnung  den  Pa0erns  Management  und   Mo6va6on  entspricht     4.  Danach  wird  jeder  Zeile  ein  passender  Pa0ern  zugeordnet.  
  • 20. Instrumente   l  Fragebogen   l  Haltungen  des  Lehrers  à  deskrip6ve  Auswertung   l  Feedbacksheets   l  Erhebung  von  Vorstellungen  zu  Koopera6on  à  Inhaltsanalyse  und   Frequenzzählung   l  Interak6onsanalyse   l  Audioaufzeichnung  à  Inhaltsananalyse  und  Kategorisierung   l  Classroom  Mee6ng   l  Protokoll  à  qualita6ve  Auswertung  der  Reflexion   Research   approach   Research   design   Research   instruments  
  • 22. Ergebnisse  Haltungen  des  Lehrers   2.70   3.32   3.64   2.48   2.32   2.39   1.00   1.50   2.00   2.50   3.00   3.50   4.00   4.50   5.00   October   February   June  
  • 23. Case  Study:  Mo6va6on  for  Computer  Science   Results  è  This  case  study  inves6gates   the  impact  of  the  person-­‐ centered  classroom  organiza6on   on  students'  mo6va6on  for   computer  science.   l  Students  were  asked  with   ques6onnaires  in  a  pre-­‐post   research  senng,  enhanced  by   qualita6ve  feedbacksheets  at   the  end  of  the  year.   1:  low  mo6va6on  for  computer  science     5:  very  high  mo6va6on  for  computer  science   2.20   2.23   2.60   1.59   1.00   1.50   2.00   2.50   3.00   3.50   4.00   4.50   5.00   Interven6on   Control   Pre     Post  
  • 24. CS   Results   2.31   2.25   2.21   2.10   1.64   2.18   2.59   2.36   2.20   2.28   2.11   1.68   2.34   3.18   2.22   3.56   3.27   3.44   2.57   2.66   2.31   1.33   1.00   1.50   2.00   2.50   3.00   3.50   4.00   4.50   5.00   1)  I  know  how  to  operate  a  computer   2)  I  spend  much  6me  on  the  computer   3)  I  am  interested  in  working  with  technical  equipment   4)  I  think  working  on  the  computer  is  no  stress   5)  I  have  experience  with  a  programming  language   6)  I  think  that  computer  science  is  an  important  subject   7)  I  think  the  computer  science  lessons  are  exci6ng   8)  I  like  to  solve  problems   9)  I  like  to  think  in  a  structural  way   10)  I  think  I  have  to  learn  a  lot  for  computer  science   11)  I  think  computer  science  is  a  boring  subject   Pre   Post    1:  do  not  agree  at  all  ...    5:  fully  agree  
  • 25. CS   Results   2.24   2.42   2.42   2.14   1.36   2.15   2.86   2.45   2.18   2.21   2.07   1.03   2.35   1.06   2.30   1.73   1.08   2.13   1.23   1.44   2.30   1.00   1.50   2.00   2.50   3.00   3.50   4.00   4.50   5.00   1)  I  know  how  to  operate  a  computer   2)  I  spend  much  6me  on  the  computer   3)  I  am  interested  in  working  with  technical  equipment   4)  I  think  working  on  the  computer  is  no  stress   5)  I  have  experience  with  a  programming  language   6)  I  think  that  computer  science  is  an  important  subject   7)  I  think  the  computer  science  lessons  are  exci6ng   8)  I  like  to  solve  problems   9)  I  like  to  think  in  a  structural  way   10)  I  think  I  have  to  learn  a  lot  for  computer  science   11)  I  think  computer  science  is  a  boring  subject   Pre  Ctrl   Post  Ctrl    1:  do  not  agree  at  all  ...    5:  fully  agree  
  • 28. Ergebnisse  Zusammenfassung   l  SchülerInnen  nahmen  die  schüler-­‐zentrierten  Haltungen  des  Lehrers   verstärkt  über  das  Schuljahr  wahr   l  Verwendete  Jugendsprache  während  Problemlösungsprozessen  wirkt  von   außen  kontraproduk6v,  wird  aber  von  SchülerInnen  als  förderlich  im  Prozess   gesehen   l  Koopera6on  und  ein  gutes  Klima  werden  als  wich6ge  Faktoren  für  das   gelingen  von  Problemlösungsprozessen  im  Team  gesehen  
  • 29. 2  coThink  Projekt   Problemlösungsstrategien  
  • 30. Computa6onal  Thinking   l  “I  think  we  must  be  careful  to  not  teach  coding  as  just  a  voca6onal   skill.”  (Booch)   l  Prinzip:  Informa6sches  Denken  vor  informa6schem  Handeln   l  Problemlösungsstrategien  als  Grundlage   l  Informa6kisches  Denken  als  Grundlage  für  die  weitere  Bildung  in   Medientechnik  und  Lernen  mit  elektronischen  Medien  
  • 31. Lee  &  Mar6n,  CSTA  Voice  (2016)   “CT  refers  to  the  human  ability  to  formulate   problems  so  that  their  solu6ons  can  be   represented  as  computa6onal  steps  or   algorithms  to  be  carried  out  by  a  computer.”  
  • 32. Cuny,  Snyder,  and  Wing  (2011)   “CT  takes  place  when  students  are  ‘looking  at  a   real-­‐world  problem  in  a  way  that  a  computer  can   be  instructed  to  solve  it.’”  
  • 33. Computa(onal  Thinking  ist  nicht  die  Kompetenz   zu  denken  wie  ein  Computer  sondern  in   Problemlösungsstrategien  zu  denken  die  für  den   Computer  entwickelt  wurden.  
  • 34. coThink  Project   Pa0erns  +  Computa4onal  Thinking  =  coThink  Projekt   www.cothink-­‐project.com  
  • 35. coThink  Project  Ziele   l  Defini6on  einer  Problemlösungsstrategie  im  Kontext  “Computa6onal   Thinking”   l  Design  von  Unterrichtseinheiten  mit  Lebensweltbezug  der  SchülerInnen   l  Anwendung  von  Forschungsdesign  für  Unterrichtsforschung   l  Durchführung  und  Forschung  in  Schulklassen  (9.-­‐11.  Schulstufe)   l  Evalua6on  und  Spezifika6on  der  coThink  Problemlösungsstrategie  
  • 36.
  • 37. l  Auf  Grundlage  von  (J.  M.  Wing,  2006),  bieten  rezentere  Beiträge  von  (Shuchi   Grover  &  Pea,  2013)  und  (Garneli,  Giannakos,  &  Chorianopoulos,  2015)   einen  Überblick  zu  den  vergangenen  Beiträgen  seither.   l  In  Bezug  auf  die  Integra6on  von  Computa6onal  Thinking  im  Primar  und   Sekundarbereich  wird  in  (Yadav,  Zhou,  Mayfield,  Hambrusch,  &  Korb,  2011)   ein  Unterrichtsmodul  beschrieben.   l  Computa6onal  Thinking  in  Bezug  auf  Programmieren  mit  LOGO  beschreiben   (Voogt,  Fisser,  Good,  Mishra,  &  Yadav,  2015).  
  • 38. l  In  (Weintrop  et  al.,  2013,  2014)  wird  eine  Übersicht  zur  Implemen6erung   von  Computa6onal  Thinking  in  Science  Unterricht  gegeben  und  in  (Curzon,   Dorling,  Selby,  &  Woollard,  2014)  werden  Unterrichtsmethoden  dazu   beschrieben.   l  Eine  prägnante  Zusammenfassung,  worum  es  bei  Computa6onal  Thinking   im  Unterricht  geht,  beschreiben  (D.  Barr,  Harrison,  &  Conery,  2010).   l  Die  Disserta6on  (Weinberg,  2013)  ist  eine  geeignete  Referenzquelle  und   Überblickswerk.  
  • 39. coThink  Problemlösungsprozess   Das  Problem  …   …verstehen   …zerlegen   …abstrahieren   Eine  Lösung  …   …entwerfen   …evaluieren   …generalisieren  
  • 40. coThink  Haltungen   l  Sicherheit  im  Umgang  mit  Komplexität   l  Beständigkeit  im  Umgang  mit  Problemen   l  Offenheit  für  Mehrdeu6gkeit   l  Fähigkeit  Probleme  ohne  eindeu4ge  Lösung  anzunehmen   l  Kompetenz  den  Prozess  mit  anderen  zu  kommunizieren   (D.  Barr  et  al.,  2010)    
  • 41.
  • 42.
  • 43.
  • 44.
  • 45. 3  Unterrichtsforschung  Topic   ID   Ques4on   Understanding   RQ1   How  understand  students  the  problem?   Abstrac4on   RQ2   How  abstract  students  the  problem?   Decomposing   RQ3   How  decompose  students  the  problem?   Solving   RQ4   How  create  students  a  solu6on?   Evalua4on   RQ5   How  evaluate  students  the  algorithm?   Generaliza4on   RQ6   How  generalize  students  the  solu6on?   Topic   ID   Ques4on   Complexity   RQ7   Are  students  confident  in  working  with  complexity?   Persistence   RQ8   Is  it  difficult  for  students  to  show  persistence  in  working  with  problems?   Tolerance   RQ9   Are  students  tolerant  for  ambiguity?   Problems   RQ10   Do  students  deal  with  open-­‐ended  problems?   Communicate   RQ11   Do  students  communicate  and  work  with  others  to  achieve  a  common  goal  or  solu6on?  
  • 48. Ergebnisse   l  Qualita6v   l  Aufgabenblä0er  und  Feedback-­‐Sheets  geben  Einblicke  in  den  Prozess,  blieben   aber  von  der  Datendichte  hinter  den  Erwartungen   l  Beobachtungen:  Als  effek6ver  wurde  eine  unmi0elbare  Reflexion  danach  erachtet   l  Quan6ta6v   l  Fragebogen  zu  Haltungen  brachten  die  Erkenntnis,  das  sich  die  Einstellung  der   SchülerInnen  über  den  doch  kurzen  Zeitraum  änderte  
  • 49. Gesamt   3.81   4.10   4.17   4.38   4.10   4.33   4.23   4.50   4.68   4.15   0.00   1.00   2.00   3.00   4.00   5.00   6.00   RQ7   RQ8   RQ9   RQ10   RQ11   Haltungen  Pre-­‐/Post-­‐Test   PRE   POST  
  • 50. Zusammenfassung   l  Pädagogische  “Pa0erns”  für  den  Informa6kunterricht  als  Rahmen   l  Forschungsdesign  im  “mixed  methods”  Ansatz,  strukturiert  mit  Design-­‐ based  research  und  Case  Studies   l  Computa4onal  Thinking  als  Erweiterung  bzw.  inhaltsgebendes   Unterrichtsthema  in  Verbindung  mit  Pa0erns   l  Ausblick:  Computa6onal  Thinking  +  Pa0erns  in  Verbindung  mit   informa6schen  Anwendungen  auf  einfachem  Eins6egsniveau  für  Wiener   AHS  5.  Klasse  z.B.  mit  MIT  App  Inventor  oder  Raspberry  PI  und  Evalua6on.  
  • 51. Referenzen  (Auswahl)   l  J.  M.  Wing,  “Computa6onal  thinking,”  Commun.  ACM,  vol.  49,  no.  3,  p.  33,  2006.   l  C.  Rogers,  Freedom  to  Learn  for  the  80’s.  Columbus,  Ohio:  Charles  E.  Merrill  Publishing  Company,  1983.     l  J.  Cornelius-­‐White  and  A.  P.  Harbaugh,  Learner-­‐Centered  Instruc(on:  Building  Rela(onships  for  Student  Success.   London:  Sage  Publica6ons,  Inc,  2009.   l  L.  Cohen,  L.  Manion,  and  K.  Morrison,  Research  Methods  in  Educa(on.  Routledge,  2013.   l  R.  K.  Yin,  Case  Study  Research:  Design  and  Methods.  London:  Sage  Publica6ons,  2008.   l  R.  Motschnig  and  B.  Standl,  “Person-­‐centered  technology  enhanced  learning:  Dimensions  of  added  value,”  Comput.   Human  Behav.,  vol.  28,  2012.     l  B.  Standl,  “Conceptual  Modeling  and  Innova6ve  Implementa6on  of  Person-­‐centered  Computer  Science  Educa6on  at   Secondary  School  Level,”  University  of  Vienna,  2014.  
  • 52. Referenzen  (Auswahl)   l  Barr,  V.,  &  Stephenson,  C.  (2011).  Bringing  computa6onal  thinking  to  K-­‐12.  ACM  Inroads,   2(1),  48.     l  Voogt,  J.,  Fisser,  P.,  Good,  J.,  Mishra,  P.,  &  Yadav,  A.  (2015).  Computa6onal  thinking  in   compulsory  educa6on:  Towards  an  agenda  for  research  and  prac6ce.  Educa(on  and   Informa(on  Technologies.  Yadav,  A.,  Zhou,  N.,  Mayfield,  C.,  Hambrusch,  S.,  &  Korb,  J.  T.   (2011).  Introducing  computa6onal  thinking  in  educa6on  courses.  Educa(onal  Studies,  (2),   465–470.     l  Weinberg,  A.  E.  (2013).  Computa(onal  thinking :  an  inves(ga(on  of  the  exis(ng   scholarship  and  research.  Colorado  State  University.   l  Weintrop,  D.,  Behesh6,  E.,  Horn,  M.,  Orton,  K.,  Jona,  K.,  Trouille,  L.,  &  Wilensky,  U.  (2013).   Defining  Computa6onal  Thinking  for  Science  ,  Technology  ,  Engineering  ,  and  Math.