[论文解读] A Systematic Review of Computational Thinking in Early Ages

Edelberto Franco Silva, Bruno José Dembogurski+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 19, 2021

Teaching and Learning Programming参考文献 12被引用 5

一句话总结

本篇系统性综述识别并分类了面向2至5岁儿童的计算思维（CT）工具与教学策略，重点关注编程（如ScratchJr）、机器人（如KIBO）以及游戏化学习工具。研究发现自2010年以来相关研究数量持续增长，且普遍强调动手实践、具身化与游戏化方法；同时指出，为增强早期计算思维教育的影响，亟需开展更多纵向研究与性别包容性评估。

ABSTRACT

Nowadays, technology has become dominant in the daily lives of most people around the world. From children to older people, technology is present, helping in the most diverse daily tasks and allowing accessibility. However, many times these people are just end-users, without any incentive to the development of computational thinking (CT). With advances in technologies, the abstraction of coding, programming languages, and the hardware resources involved will become a reality. However, while we have not progressed to this stage, it is necessary to encourage the development of CT teaching from an early age. This work will present state of the art concerning teaching initiatives and tools on programming (e.g., ScratchJr), robotics (e.g., KIBO), and other playful tools (e.g., Happy Maps) for the development of CT in the early ages, specifically filling the gap of CT at the kindergarten level. This survey presents a systematic review of the literature, emphasizing computational and robotic tools used in preschool classes to develop the CT. The systematic review evaluated more than 60 papers from 2010 to December 2020, electing 31 papers and adding three papers from the qualitative stage. The paper's amount was classified in taxonomy to show CT's principal tools and initiates applied to children early. To conclude this survey, an extensive discussion about the terms and authors related to this research area is present.

研究动机与目标

• 识别并分析促进学龄前教育（2至5岁）中计算思维（CT）发展的教学举措与工具。
• 填补幼儿园及学龄前阶段计算思维发展研究的空白。
• 对早期CT教育中使用最广泛的工具与课程教学方法进行分类与归类。
• 评估该领域研究的方法论趋势，包括案例研究与验证方法的使用。
• 倡导对早期CT干预措施开展更广泛、更具包容性且具备纵向追踪的评估，以确保其长期教育影响。

提出的方法

• 对2010至2020年间发表的60余篇文献进行系统性文献综述，筛选出31篇进行深入分析，并补充了三篇定性验证研究。
• 应用分类体系，根据工具类型对工具进行分类：编程类、机器人类及其他游戏化或具身化工具。
• 通过词云分析识别标题中出现频率最高的术语，突出关键主题，如“计算思维”、“编程”与“机器人”。
• 开展作者共现分析，识别具有影响力的学者与研究群体，特别突显Marina Umaschi Bers的重要贡献。
• 评估按年份、出版类型（期刊与会议）及研究设计（如案例研究、问卷调查）的出版趋势。
• 对研究特征进行主题性与定量分析，包括术语频率、出版趋势及方法论严谨性。

实验结果

研究问题

• RQ1 针对2至5岁儿童，已开发出哪些促进计算思维的工具与策略？
• RQ2 2010至2020年间，早期计算思维研究趋势如何演变？
• RQ3 在早期儿童CT教育中，编程类、机器人类还是游戏化/具身化工具被最常使用？
• RQ4 该领域研究的方法论质量如何，特别是验证与实证测试方面的表现？
• RQ5 关键研究人员与机构如何推动早期计算思维教育的发展？

主要发现

• 在分析的论文中，‘计算思维’一词出现于44%的文献中，‘计算’与‘思维’各自在标题中出现15次。
• 2016至2020年间，早期CT相关出版物数量增长超过三倍，表明该研究趋势持续上升。
• ScratchJr、KIBO与Happy Maps是促进学龄前儿童计算思维最常被引用的工具。
• Marina Umaschi Bers是发表数量最多的作者，共发表七篇，凸显其在推动该领域发展中的核心作用。
• 案例研究与问卷调查类论文数量是非实证性研究的两倍，表明研究更注重验证与真实情境测试。
• 大量论文发表于期刊而非会议，表明该研究领域亟需提升在学术会议中的参与度。