論文の概要: The Impact of Group Discussion and Formation on Student Performance: An Experience Report in a Large CS1 Course

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14610v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 20:07:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 15:44:05.387471
• Title: The Impact of Group Discussion and Formation on Student Performance: An Experience Report in a Large CS1 Course
• Title（参考訳）: グループディスカッションと形成が学生のパフォーマンスに及ぼす影響:CS1大規模講座での体験報告
• Authors: Tong Wu, Xiaohang Tang, Sam Wong, Xi Chen, Clifford A. Shaffer, Yan Chen,
• Abstract要約: グループディスカッションと形成機構が学生のパフォーマンスに与える影響は未だ不明である。 異なるグループ機構の有効性を検討するために,ランダムと専門性のバランスの取れたグループ分け手法を併用した。 分析の結果,異なるグループ化手法は,議論の参加や成績の悪い生徒の改善に有意な影響を及ぼさないことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.04958142789079
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Programming instructors often conduct collaborative learning activities, such as Peer Instruction (PI), to enhance student motivation, engagement, and learning gains. However, the impact of group discussion and formation mechanisms on student performance remains unclear. To investigate this, we conducted an 11-session experiment in a large, in-person CS1 course. We employed both random and expertise-balanced grouping methods to examine the efficacy of different group mechanisms and the impact of expert students' presence on collaborative learning. Our observations revealed complex dynamics within the collaborative learning environment. Among 255 groups, 146 actively engaged in discussions, with 96 of these groups demonstrating improvement for poor-performing students. Interestingly, our analysis revealed that different grouping methods (expertise-balanced or random) did not significantly influence discussion engagement or poor-performing students' improvement. In our deeper qualitative analysis, we found that struggling students often derived benefits from interactions with expert peers, but this positive effect was not consistent across all groups. We identified challenges that expert students face in peer instruction interactions, highlighting the complexity of leveraging expertise within group discussions.
• Abstract（参考訳）: プログラミングインストラクターは、学生のモチベーション、エンゲージメント、学習の利益を高めるために、ピアインストラクター(PI)のような協調的な学習活動を行うことが多い。 しかし,グループディスカッションと形成機構が学生の成績に及ぼす影響はいまだ不明である。 そこで我々は大規模なCS1コースで11セッション実験を行った。 ランダムと専門性バランスの両方法を用いて,異なるグループメカニズムの有効性と,専門家が協調学習に果たす影響について検討した。 その結果,協調学習環境における複雑なダイナミクスが明らかになった。 255グループのうち146グループは活発に議論を行い、96グループは成績の悪い学生に改善を示した。 分析の結果,異なるグループ化手法(専門バランスやランダム)が議論の関与や成績の悪い生徒の改善に有意な影響を与えないことが判明した。 より深い質的な分析では、苦労している学生は専門家との相互作用から利益を得ることが多いが、この肯定的な効果はすべてのグループで一致しなかった。 専門家の学生がピア・インストラクション・インタラクションで直面する課題を特定し,グループディスカッションにおける専門知識の活用の複雑さを強調した。

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