Не математические лицом? Вы можете быть лучше в обучении, чем вы думаете

Хотите научиться программировать? Положи книги по математике. Вместо того, чтобы практиковать эти навыки общения.

Новое исследование из Университета Вашингтона считает, что природные способности для изучения языков является более сильным предиктором, чем изучение программирования основных математических знаний, или навыков. Это потому, что написание кода также предполагает изучение второго языка, способность к изучению языка, словарный запас и грамматика, и как они работают вместе для передачи идей и намерений. Другие когнитивные функции связаны в обеих областях, таких как решение проблем и использование рабочей памяти, также играют ключевую роль.

«Многие барьеры для программирования, с условием курсы в стереотипы, что хороший программист, похоже, сосредоточены вокруг идеи, что программирование опирается на математические способности, и что мысль не рождается в наших данных», — говорит ведущий автор Шантель Прат, адъюнкт-профессор психологии в университете и в институте для обучения и мозга наук. «Обучение на программе сложно, но очень важно для получения квалифицированной позиции в трудовых коллективах. Информация о том, что нужно уметь хорошо программировать не хватает в поле, были слишком медленно в устранении гендерного разрыва».

Опубликовано онлайн 2 марта в научных докладах, журнал открытого доступа от природы Издательская Группа, исследования изучили нейрокогнитивные способности более трех десятков взрослых, как они узнали, питона, общий язык программирования. Следующие батарея тестов для оценки их исполнительные функции, языковые и математические навыки, участники завершили серию онлайн-уроков и викторин в Python. Те, кто выучил питон быстрее, и с большей точностью, как правило, имеют сочетание сильного решения проблем и способности к языкам.

В современном стволовых ориентированном мире, учится код открывает множество возможностей для работы и дополнительного образования. Кодирование связано с математикой и технических наук; колледж курсы программирования, как правило, требуют сложных математических поступить и они, как правило, преподают в информатике и технических отделов. Другие исследования, в частности профессор Университета психологии Cheryan Сапна, показал, что такие требования и представления о Кодирование укрепляют стереотипы о программировании как о мужском поле, что потенциально лишает женщин от преследующих его.

Но кодирование также имеет основу в человеческом языке: Программирование предполагает создание смысла, нанизывая символы вместе в основе правил способами.

Хотя некоторые исследования касались познавательной связи между языком обучения и компьютерного программирования, часть данных устаревает, используя такие языки, как Паскаль, которые сейчас являются устаревшими, и никто из них не использовал естественный язык профпригодность меры, чтобы предсказать индивидуальные различия в учебной программе.

Так Прат, который специализируется на нейронные и когнитивные предикторы изучения человеческих языков, отправились исследовать индивидуальные различия в том, как люди учатся на языке Python. Python был естественный выбор, Прат объяснил, потому что он напоминает английский сооружения, такие как отступ абзаца и использует много реальных слов, а не символов для функции.

Для оценки нейронные и когнитивные характеристики «способности программирования,» Прат исследовали группу носители английского языка в возрасте от 18 до 35 лет, который никогда не учился программированию.

Прежде чем учиться программированию, участники приняли два совершенно разных видах оценок. Во-первых, участники прошли пять минут электроэнцефалография сканирования, которые регистрировали электрическую активность их мозга, как они спокойно с закрытыми глазами. В предыдущих исследованиях, Прат показали, что паттерны нейронной активности, а мозг находится в состоянии покоя может предсказать, до 60% разницы в скорости, с которой кто-то может выучить второй язык (в данном случае французский).

«В конечном счете, эти состоянии покоя показатели мозга может быть использован в качестве культуры-мер, как кто-то узнает,» — сказал Прат.

Затем участники приняли восемь разных теста: один из них охвачены счету, который измеряется языковых способностей; и другие, которые оценили внимание, решения проблем и памяти.

Чтобы узнать больше о Python, участники были назначены 10 45-минутный онлайн-занятий с использованием учебного пособия Codeacademy. Каждое заседание было посвящено концепции кодирования, такие как списки или если/то условия, и завершилась игра, в которой пользователю требуется пройти для того, чтобы прогрессировать до следующей сессии. За помощью, пользователи могут обратиться к «подсказка» кнопки, информационный блог с прошлых пользователей и «выход» кнопку, в таком порядке.

Из общего экрана зеркала, исследователь шел вместе с каждым участником и был в состоянии рассчитать их «скорость обучения», или скорость, с которой они осваивали каждый урок, а также их точность тест и сколько раз они обращались за помощью.

После завершения заседания участники приняли множественного выбора теста на назначение функций (лексика, синтаксис) и структуры кодирования (грамматика, синтаксис). Для их окончательной задач, они запрограммированы в игру … Камень, Ножницы, Бумага — считать вводный проект для нового питон кодер. Это позволило оценить их умение писать код, используя информацию, которую они узнали.

В конечном счете, исследователи нашли, что результаты теста на профпригодность язык были самыми сильными предикторами курс обучения участников в Python. Результаты тестов по арифметике и рассуждений жидкости также были связаны с курсом обучения Python, но каждый из этих факторов объясняется меньшей дисперсией, чем языковые способности делали.

Преподносят еще один способ, через результаты обучения, способностей участников языка, жидкость рассуждения и рабочей памяти, и состоянии покоя активность мозга все больше предикторы Изучаем Python, чем математика, которая пояснила в среднем на 2% различий между людьми. Главное, Прат также обнаружили, что те же характеристики в состоянии покоя, о мозге, которые ранее объяснил, как быстро кто-то хотел научиться говорить по-французски, также объяснил, как быстро они будут учиться программированию на Python.

«Это первое исследование, чтобы связать оба нервные и когнитивные предикторы естественно-языковых способностей индивидуальных различий в изучении языков программирования. Мы сумели объяснить более 70% вариабельности в том, как быстро разных людей, научиться программировать на Python, и лишь небольшая часть этой суммы составляют расходы на счета,» сказал Прат. Дальнейшие исследования могли бы изучить связь между языковыми способностями и инструкция программирования в классах, или с более сложных языков, таких как Java или с более сложных заданий, чтобы продемонстрировать знание кодирования, Прат говорит.

сделать разницу: спонсорские возможности