[论文解读] Teachers' perception of Jupyter and R Shiny as digital tools for open education and science

Jozef Hanč, Peter Štrauch+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 22, 2020

Online Learning and Analytics被引用 10

一句话总结

本研究调查了物理教师对Jupyter和R Shiny作为科学教育与开放科学领域开放数字工具的感知。尽管Jupyter界面直观，但在职教师对其使用准备不足，而他们高度认可R Shiny在提供教学品质实时反馈方面的价值。然而，职前教师和博士候选人则 readily 采用Jupyter，欣赏其通过互动、可重现的学习方式提升数据素养和专业发展的作用。

ABSTRACT

During the last ten years advances in open-source digital technology, used especially by data science, led to very accessible ways how to obtain, store, process, analyze or share data in almost every human activity. Data science tools bring not only transparency, accessibility, and reproducibility in open science, but also give benefits in open education as learning tools for improving effectiveness of instruction. Together with our pedagogical introduction and review of Jupyter as an interactive multimedia learning tool, we present our three-years long research in the framework of a complex mixed-methods approach which examines physics teachers' perception of Jupyter technology in three groups: Ph.D. candidates in physics education research (PER) ($N = 9$), pre-service physics teachers ($N = 33$) and in-service physics teachers ($N = 40$). Despite the fact that open-source Jupyter notebooks are natural and easy as email or web, the results suggest that in-service teachers are not prepared for Jupyter technology and open analysis, but positively accept open education data presented via another open-source data science tool, R Shiny interactive web application, as an important form of immediate feedback and learning about the quality of their instruction. Simultaneously our instruction results in the frame of the Flipped Learning also indicate that young beginning PER researchers and pre-service physics teachers can master key digital skills to work with Jupyter technology appreciating its big impact on their learning, data and statistical literacy or professional development. All results support the ongoing worldwide effort to implement Jupyter in traditional education as a promising free open-source interactive learning tool to foster learning process, especially for the upcoming young generation.

研究动机与目标

• 调查物理教师如何将Jupyter和R Shiny视为开放教育与科学教育工具。
• 评估在职、职前及博士水平物理教师对Jupyter技术的准备程度与接受度。
• 评估Jupyter和R Shiny在支持科学教育中的数据素养、教学反馈和专业发展方面的有效性。
• 探讨翻转学习与数字素养在促进教师教育中数据科学工具采用方面的作用。

提出的方法

• 一项为期三年的混合方法纵向研究，涉及三组参与者：9名物理教育研究（PER）博士候选人、33名职前物理教师和40名在职物理教师。
• 数据收集包括用户体验问卷（UEQ）、质性访谈以及在翻转学习干预期间的观察评估。
• 使用Jupyter笔记本结合Python和R内核，实现互动式、可重现的教学与数据分析。
• 开发了一款内部R Shiny网络应用，利用开放教育数据，提供教学品质的实时互动反馈。
• 统计分析包括聚类分析和多元技术，以评估学习成果与技术采纳模式。
• 研究采用翻转学习模式，将Jupyter整合到教师培训中，强调以动手实践、自主学习为主，并辅以指导支持。

实验结果

研究问题

• RQ1 在职物理教师如何感知Jupyter笔记本在教学中的可用性与相关性？
• RQ2 职前物理教师和物理教育研究（PER）博士候选人多大程度上采用Jupyter并从中受益于数据素养与专业发展？
• RQ3 基于R Shiny的互动网络应用在提供教学品质即时反馈方面有多有效？
• RQ4 将Jupyter和R Shiny等开源数据科学工具整合到教师教育项目中的关键障碍与促进因素是什么？

主要发现

• 在职物理教师尽管认为Jupyter界面直观，但对其在教学中使用的准备不足，且相较于其他工具，感知其可及性较低。
• 职前教师和物理教育研究（PER）博士候选人成功掌握了Jupyter，高度认可其在提升数据与统计素养方面的作用。
• 在职教师积极接受基于R Shiny的网络应用，以获取教学品质的实时互动反馈，尤其重视即时的数据可视化功能。
• 研究发现，情感因素和感知易用性显著影响教师对R Shiny的接受度，尤其对年轻教育者更为明显。
• Jupyter在可重现性、透明度和灵活性方面的优势被认可，对高级数据分析与学习具有重要价值，但初期采纳需要针对性支持。
• 结果表明，一次性的Jupyter培训不足以支撑有效使用；持续支持与数字素养的整合至关重要，尤其对学业表现较弱及女性教师而言。