สภาพและปัญหาการจัดการเรียนการสอนที่ส่งเสริมทักษะการคิดเชิงคำนวณ ในโรงเรียนระดับชั้นมัธยมศึกษาตอนต้น
Article Sidebar
เผยแพร่แล้ว:
ธ.ค. 24, 2021
คำสำคัญ:
สภาพและปัญหา ทักษะการคิดเชิงคำนวณ การเรียนการสอน นักเรียนชั้นมัธยมศึกษาตอนต้น แนวทางการพัฒนารูปแบบการจัดการเรียนการสอน
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาสภาพปัญหาการจัดเรียนการสอนในการจัดการเรียนการสอนที่ส่งเสริมทักษะการคิดเชิงคำนวณ และเพื่อเสนอแนวทางการพัฒนารูปแบบการจัดการเรียนการสอนที่ส่งเสริมทักษะการคิดเชิงคำนวณ วิธีดำเนินการวิจัยเป็นการวิจัยเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ โดยเก็บรวบรวมข้อมูลจากครูผู้สอนรายวิชาเกี่ยวกับเทคโนโลยี จำนวน 24 คน จากการใช้แบบสอบถามและแบบสัมภาษณ์ที่ผ่านการตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือจากผู้ทรงคุณวุฒิ จำนวน 5 ท่าน (ดัชนีความสอดคล้องระหว่างข้อคำถามและจุดประสงค์ (Item-Objective Congruence Index : IOC) = 0.98) วิเคราะห์ข้อมูลโดยการหาค่าความถี่ ค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ในแต่ละประเด็นของข้อคำถาม รวมทั้งวิเคราะห์แบบอุปนัย โดยวิธีตีความ และสร้างข้อสรุปจากข้อมูลที่ได้จากการสัมภาษณ์ ผลการวิจัยพบว่า ครูผู้สอนมีความคิดเห็นว่านักเรียนมีปัญหาการคิดเชิงคำนวณในด้านการแจกแจงปัญหาเป็นส่วนย่อย โดยปัจจัยที่มีผลต่อการสร้างความเข้าใจในการคิดเชิงคำนวณของนักเรียน ได้แก่ 1) นักเรียน 2) ครูผู้สอน 3) กิจกรรมการเรียนรู้ และ 4) อื่นๆ ซึ่งมีวิธีการในการเตรียมความพร้อมนักเรียนโดย 1) การวิเคราะห์เนื้อหา/ผู้เรียน/จุดประสงค์ 2) การเตรียมสื่อและอุปกรณ์ และ 3) การออกแบบกิจกรรมการเรียนรู้ จากผลการวิจัยดังกล่าวสามารถเสนอแนวทางการพัฒนาการจัดการเรียนการสอน ประกอบด้วย การวิเคราะห์เนื้อหา/ผู้เรียน/จุดประสงค์ เตรียมสื่อและอุปกรณ์ และการออกแบบกิจกรรมการเรียนรู้ เลือกวิธีการสอนที่หลากหลายและเหมาะสมกับผู้เรียน เสริมสร้างประสบการณ์ในการคิดเชิงคำนวณทั้งในและนอกห้องเรียน สร้างเครือข่ายระหว่างครูและบุคลากรทางการศึกษา นักเรียน และส่งเสริมการวิจัยทางการคิดเชิงคำนวณ ประโยชน์ที่ได้รับจากการวิจัย คือ เป็นข้อมูลให้ครูผู้สอนพัฒนาและปรับปรุงวิธีการและรูปแบบการจัดการเรียนการสอนวิทยาการคำนวณ
Article Details
บท
บทความวิจัย (Research article)
References
Asbell-Clarke, J., Rowe, E., Almeda, V., Edwards, T., Bardar, E., Gasca, S., Baker, R. S., Scruggs, R. (2021). The development of students’ computational thinking practices in elementary- and middle-school classes using the learning game, Zoombinis. Computers in Human Behavior, 115 ; 106587.
Basu, S., Biswas, G., and Kinnebrew, J. (2017). Learner modeling for adaptive scaffolding in a Computational Thinking-based science learning environment. User Modeling and User-Adapted Interaction, 27(1) ; 5-53.
Brasiel, S., Close, K., Jeong, S., Lawanto, K., Janisiewicz, P., and Martin, T. (2017). Measuring Computational Thinking Development with the FUN! Tool. In P. J. Rich and C. B. Hodges (Eds.), Emerging Research, Practice, and Policy on Computational Thinking (pp. 327-347). Cham : Springer International Publishing.
Buitrago Flórez, F., Casallas, R., Hernández, M., Reyes, A., Restrepo, S., and Danies, G. (2017). Changing a Generation’s Way of Thinking: Teaching Computational Thinking Through Programming. Review of Educational Research, 87(4) ; 834-860.
Caeli, E. N., and Yadav, A. (2020). Unplugged Approaches to Computational Thinking: a Historical Perspective. TechTrends, 64(1) ; 29-36.
Eggen, P. D., and Kauchak, D. P. (2011). Strategies and models for teachers : teaching content and thinking skills. 6th ed. Boston : Pearson/Allyn and Bacon.
Eggen, P. D., and Kauchak, D. P. (2016). Educational Psychology: Windows on Classrooms. 10th ed. New Jersy : Pearson.
Flórez, F. B., Casallas, R., Hernández, M., Reyes, A., Restrepo, S., and Danies, G. (2017). Changing a Generation’s Way of Thinking: Teaching Computational Thinking Through Programming. Review of Educational Research, 87(4) ; 834–860.
Gleasman, C., and Kim, C. (2020). Pre-Service Teacher’s Use of Block-Based Programming and Computational Thinking to Teach Elementary Mathematics. Digital Experiences in Mathematics Education, 6(April 2020) ; 52–90.
Hannafin, M. J., Land, S., and Oliver, K. (1999). Open learning environments: Foundations, Methods, and Models. In C. M. Reigeluth (Ed.), Instructional-design theories and models Volume II: A new paradigm of Instructional theory. London : Lawrence erlbaum associates.
Hickmott, D., Prieto-Rodriguez, E., and Holmes, K. (2018). A Scoping Review of Studies on Computational Thinking in K–12 Mathematics Classrooms. Digital Experiences in Mathematics Education, 4(1) ; 48-69.
Hsu, T.-C., Chang, S.-C., and Hung, Y.-T. (2018). How to learn and how to teach computational thinking: Suggestions based on a review of the literature. Computers and Education, 126(November 2018) ; 296-310.
International Society for Technology in Education. (2017). ISTE Standards for Students. Cited 28 2021, Retrieved Febuary 28, 2021, from https://www.iste.org/standards/for-students.
Kale, U., Akcaoglu, M., Cullen, T., Goh, D., Devine, L., Calvert, N., and Grise, K. (2018). Computational What? Relating Computational Thinking to Teaching. TechTrends, 62(6) ; 574-584.
Karl, B. (2017). Computational Thinking : A Beginner's Guide to Problem-solving and Programming. Swindon, UK : BCS, The Chartered Institute for IT.
Korkmaz, Ö., Çakir, R., and Özden, M. Y. (2017). A validity and reliability study of the computational thinking scales (CTS). Computers in Human Behavior, 72(2017) ; 558-569.
Lawanto, K., Close, K., Ames, C., and Brasiel, S. (2017). Exploring Strengths and Weaknesses in Middle School Students’ Computational Thinking in Scratch. In P. J. Rich and C. B. Hodges (Eds.), Emerging Research, Practice, and Policy on Computational Thinking (pp. 307-326). Cham: Springer International Publishing.
Lee, I., Grover, S., Martin, F., Pillai, S., and Malyn-Smith, J. (2020). Computational Thinking from a Disciplinary Perspective: Integrating Computational Thinking in K-12 Science, Technology, Engineering, and Mathematics Education. Journal of Science Education and Technology, 29(1) ; 1-8.
Lyon, J. A., and Magana, A. J. (2021). The use of engineering model-building activities to elicit computational thinking: A design-based research study. Journal of Engineering Education, 110(1) ; 184-206.
Malyn-Smith, J., and Angeli, C. (2020). Computational Thinking. In A. Tatnall (Ed.), Encyclopedia of Education and Information Technologies (pp. 333-340). Cham : Springer International Publishing.
Repenning, A., Basawapatna, A. R., and Escherle, N. A. (2017). Principles of Computational Thinking Tools. In P. J. Rich and C. B. Hodges (Eds.), Emerging Research, Practice, and Policy on Computational Thinking (pp. 291-305). Cham : Springer International Publishing.
Rose, S. P., Habgood, M. P. J., and Jay, T. (2017). An Exploration of the Role of Visual Programming Tools in the Development of Young Children's Computational Thinking. Electronic Journal of e-Learning, 15(4) ; 297-309.
Saputri, A. A., and Wilujeng, I. (2017). Developing Physics E-Scaffolding Teaching Media to Increase the Eleventh-Grade Students' Problem Solving Ability and Scientific Attitude. International Journal of Environmental and Science Education, 12(4) ; 729-745.
Song, D., Hong, H., and Oh, E. Y. (2021). Applying computational analysis of novice learners' computer programming patterns to reveal self-regulated learning, computational thinking, and learning performance. Computers in Human Behavior, 120(2021) ; 106746.
Tikva, C., and Tambouris, E. (2021). Mapping computational thinking through programming in K-12 education: A conceptual model based on a systematic literature Review. Computers and Education, 162(March 2021) ; 104083.
Vygotsky, L. S. (1979). The Development of Higher Forms of Attention in Childhood. Soviet Psychology, 18(1) ; 67-115.
Yadav, A., Good, J., Voogt, J., and Fisser, P. (2017). Computational Thinking as an Emerging Competence Domain. In M. Mulder (Ed.), Competence-based Vocational and Professional Education: Bridging the Worlds of Work and Education (pp. 1051-1067). Cham : Springer International Publishing.
Yildiz Durak, H. (2020). The Effects of Using Different Tools in Programming Teaching of Secondary School Students on Engagement, Computational Thinking and Reflective Thinking Skills for Problem Solving. Technology, Knowledge and Learning, 25(1) ; 179-195.
Basu, S., Biswas, G., and Kinnebrew, J. (2017). Learner modeling for adaptive scaffolding in a Computational Thinking-based science learning environment. User Modeling and User-Adapted Interaction, 27(1) ; 5-53.
Brasiel, S., Close, K., Jeong, S., Lawanto, K., Janisiewicz, P., and Martin, T. (2017). Measuring Computational Thinking Development with the FUN! Tool. In P. J. Rich and C. B. Hodges (Eds.), Emerging Research, Practice, and Policy on Computational Thinking (pp. 327-347). Cham : Springer International Publishing.
Buitrago Flórez, F., Casallas, R., Hernández, M., Reyes, A., Restrepo, S., and Danies, G. (2017). Changing a Generation’s Way of Thinking: Teaching Computational Thinking Through Programming. Review of Educational Research, 87(4) ; 834-860.
Caeli, E. N., and Yadav, A. (2020). Unplugged Approaches to Computational Thinking: a Historical Perspective. TechTrends, 64(1) ; 29-36.
Eggen, P. D., and Kauchak, D. P. (2011). Strategies and models for teachers : teaching content and thinking skills. 6th ed. Boston : Pearson/Allyn and Bacon.
Eggen, P. D., and Kauchak, D. P. (2016). Educational Psychology: Windows on Classrooms. 10th ed. New Jersy : Pearson.
Flórez, F. B., Casallas, R., Hernández, M., Reyes, A., Restrepo, S., and Danies, G. (2017). Changing a Generation’s Way of Thinking: Teaching Computational Thinking Through Programming. Review of Educational Research, 87(4) ; 834–860.
Gleasman, C., and Kim, C. (2020). Pre-Service Teacher’s Use of Block-Based Programming and Computational Thinking to Teach Elementary Mathematics. Digital Experiences in Mathematics Education, 6(April 2020) ; 52–90.
Hannafin, M. J., Land, S., and Oliver, K. (1999). Open learning environments: Foundations, Methods, and Models. In C. M. Reigeluth (Ed.), Instructional-design theories and models Volume II: A new paradigm of Instructional theory. London : Lawrence erlbaum associates.
Hickmott, D., Prieto-Rodriguez, E., and Holmes, K. (2018). A Scoping Review of Studies on Computational Thinking in K–12 Mathematics Classrooms. Digital Experiences in Mathematics Education, 4(1) ; 48-69.
Hsu, T.-C., Chang, S.-C., and Hung, Y.-T. (2018). How to learn and how to teach computational thinking: Suggestions based on a review of the literature. Computers and Education, 126(November 2018) ; 296-310.
International Society for Technology in Education. (2017). ISTE Standards for Students. Cited 28 2021, Retrieved Febuary 28, 2021, from https://www.iste.org/standards/for-students.
Kale, U., Akcaoglu, M., Cullen, T., Goh, D., Devine, L., Calvert, N., and Grise, K. (2018). Computational What? Relating Computational Thinking to Teaching. TechTrends, 62(6) ; 574-584.
Karl, B. (2017). Computational Thinking : A Beginner's Guide to Problem-solving and Programming. Swindon, UK : BCS, The Chartered Institute for IT.
Korkmaz, Ö., Çakir, R., and Özden, M. Y. (2017). A validity and reliability study of the computational thinking scales (CTS). Computers in Human Behavior, 72(2017) ; 558-569.
Lawanto, K., Close, K., Ames, C., and Brasiel, S. (2017). Exploring Strengths and Weaknesses in Middle School Students’ Computational Thinking in Scratch. In P. J. Rich and C. B. Hodges (Eds.), Emerging Research, Practice, and Policy on Computational Thinking (pp. 307-326). Cham: Springer International Publishing.
Lee, I., Grover, S., Martin, F., Pillai, S., and Malyn-Smith, J. (2020). Computational Thinking from a Disciplinary Perspective: Integrating Computational Thinking in K-12 Science, Technology, Engineering, and Mathematics Education. Journal of Science Education and Technology, 29(1) ; 1-8.
Lyon, J. A., and Magana, A. J. (2021). The use of engineering model-building activities to elicit computational thinking: A design-based research study. Journal of Engineering Education, 110(1) ; 184-206.
Malyn-Smith, J., and Angeli, C. (2020). Computational Thinking. In A. Tatnall (Ed.), Encyclopedia of Education and Information Technologies (pp. 333-340). Cham : Springer International Publishing.
Repenning, A., Basawapatna, A. R., and Escherle, N. A. (2017). Principles of Computational Thinking Tools. In P. J. Rich and C. B. Hodges (Eds.), Emerging Research, Practice, and Policy on Computational Thinking (pp. 291-305). Cham : Springer International Publishing.
Rose, S. P., Habgood, M. P. J., and Jay, T. (2017). An Exploration of the Role of Visual Programming Tools in the Development of Young Children's Computational Thinking. Electronic Journal of e-Learning, 15(4) ; 297-309.
Saputri, A. A., and Wilujeng, I. (2017). Developing Physics E-Scaffolding Teaching Media to Increase the Eleventh-Grade Students' Problem Solving Ability and Scientific Attitude. International Journal of Environmental and Science Education, 12(4) ; 729-745.
Song, D., Hong, H., and Oh, E. Y. (2021). Applying computational analysis of novice learners' computer programming patterns to reveal self-regulated learning, computational thinking, and learning performance. Computers in Human Behavior, 120(2021) ; 106746.
Tikva, C., and Tambouris, E. (2021). Mapping computational thinking through programming in K-12 education: A conceptual model based on a systematic literature Review. Computers and Education, 162(March 2021) ; 104083.
Vygotsky, L. S. (1979). The Development of Higher Forms of Attention in Childhood. Soviet Psychology, 18(1) ; 67-115.
Yadav, A., Good, J., Voogt, J., and Fisser, P. (2017). Computational Thinking as an Emerging Competence Domain. In M. Mulder (Ed.), Competence-based Vocational and Professional Education: Bridging the Worlds of Work and Education (pp. 1051-1067). Cham : Springer International Publishing.
Yildiz Durak, H. (2020). The Effects of Using Different Tools in Programming Teaching of Secondary School Students on Engagement, Computational Thinking and Reflective Thinking Skills for Problem Solving. Technology, Knowledge and Learning, 25(1) ; 179-195.