Algoritm visualiseringsteknik (AV) illustrerar grafiskt hur algoritmer fungerar. Trots teknikens intuitiva dragningskraft har den inte lyckats ta sig an den traditionella utbildningen i datavetenskap. Vissa har tillskrivit detta misslyckande till de blandade resultaten av experimentella studier som utformats för att styrka AV-teknikens pedagogiska effektivitet. Dock, medan flera integrativa recensioner av AV-teknik har dykt upp, ingen har fokuserat specifikt på programvarans effektivitet genom att analysera denna kropp av experimentella studier som helhet. För att bättre förstå AV-teknikens effektivitet presenterar vi en systematisk meta-studie av 24 experimentella studier. Vi genomför två separata analyser: en analys av oberoende variabler, där vi knyter varje studie till en särskild vägledande inlärningsteori i ett försök att bestämma vilken vägledande teori som har haft den mest prediktiva framgången; och en analys av beroende variabler, som gör det möjligt för oss att bestämma vilka mättekniker som har varit mest känsliga för inlärningsfördelarna med AV-teknik. Vårt viktigaste resultat är att hur studenter använder AV-teknik har en större inverkan på effektiviteten än vad AV-tekniken visar dem. Baserat på våra resultat formulerar vi en agenda för framtida forskning om AV-effektivitet.
I REF, efter att ha utfört analysen, fann man att den största inverkan på utbildningseffektiviteten är resultatet av hur studenter använder AV-teknik snarare än vad de ser.
A Meta-Study of Algorithm Visualization Effectiveness
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}