Factores determinantes para el aprendizaje de programación de computadoras

Abstract

El presente estudio investigó, sobre los factores determinantes en el aprendizaje de la programación de computadoras. Respecto a factores internos tales como nivel de motivación y autoeficacia percibida en el aprendizaje de la programación de computadoras. Además, factores externos tales como contenidos del curso, ambientes y recursos de aprendizaje más efectivos, desde la perspectiva de los estudiantes de Ciencia de Cómputos que han realizado el curso de introducción a la programación. De igual forma se indagó sobre la posible correlación entre la motivación y la autoeficacia de los estudiantes para el aprendizaje de la programación, con su rendimiento académico.

La metodología de investigación fue de naturaleza cuantitativa. Se utilizó un diseño de investigación por encuesta, de tipo transversal. Para fines de la presente investigación se utilizó un cuestionario autoadministrado en línea realizado para este propósito. Se recopilaron evidencias de validez relacionadas con el contenido y proceso de respuesta. El muestreo fue no probabilístico por conveniencia.

En cuanto a los hallazgos de esta investigación los participantes informaron que en el aprendizaje inicial de la programación de computadoras los temas de mayor nivel de dificultad son: representar soluciones mediante abstracciones, dividir problemas extensos de programación en subproblemas, y búsqueda de errores en un programa. Estos temas tienen en común que requieren altos niveles de abstracción y la resolución de problemas. Por otra parte, los estudiantes destacaron el aprendizaje colaborativo mediante comunidades de aprendizaje, como los ambientes de aprendizaje más efectivos para el aprendizaje de la programación de computadoras. De forma similar, revisar tutoriales en línea sobre programación, fue el recurso educativo más efectivo para el aprendizaje de la programación, percibido por los participantes en el presente estudio.

Por último, se halló que la autoeficacia y la motivación de los aprendices de programación se constituyen en factores que pueden incidir favorablemente en el rendimiento académico de los estudiantes. En el presente estudio se pudo encontrar una correlación de Spearman positiva significativa entre los ítems de las subescalas de autoeficacia y motivación con el rendimiento académico informado por los participantes en el curso de fundamentos de la programación.

Abstract (AI English translation)

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The present study investigated the determining factors in learning computer programming. Regarding internal factors such as level of motivation and perceived self-efficacy in learning computer programming. In addition, external factors such as course content, environments and more effective learning resources, from the perspective of Computer Science students who have taken the introductory programming course. Likewise, the possible correlation between students' motivation and self-efficacy for learning programming and their academic performance was investigated.

The research methodology was quantitative in nature. A cross-sectional survey research design was used. For the purposes of this research, an online self-administered questionnaire made for this purpose was used. Validity evidence related to the content and response process was collected. Sampling was non-probabilistic for convenience.

Regarding the findings of this research, the participants reported that in the initial learning of computer programming the topics with the highest level of difficulty are: representing solutions through abstractions, dividing extensive programming problems into subproblems, and searching for errors in a program. . These topics have in common that they require high levels of abstraction and problem solving. On the other hand, students highlighted collaborative learning through learning communities as the most effective learning environments for learning computer programming. Similarly, reviewing online tutorials on programming was the most effective educational resource for learning programming, as perceived by the participants in the present study.

Finally, it was found that the self-efficacy and motivation of programming learners are factors that can favorably affect the academic performance of the students. In the present study, a significant positive Spearman correlation could be found between the items of the self-efficacy and motivation subscales with the academic performance reported by the participants in the fundamentals of programming course.