論文の概要: Can metacognition predict your success in solving problems? An exploratory case study in programming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06267v1
- Date: Tue, 08 Oct 2024 18:06:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-10 14:34:37.752669
- Title: Can metacognition predict your success in solving problems? An exploratory case study in programming
- Title(参考訳): メタ認知は問題解決の成功を予測することができるか? : プログラミングにおける探索的ケーススタディ
- Authors: Bostjan Bubnic, Željko Kovačević, Tomaž Kosar,
- Abstract要約: 本研究では,メタ認知の予測可能性について検討した。
メタ認知的認知とメタ認知的行動からなる2次元モデルが提案されている。
オブジェクト指向プログラミングにおけるメタ認知と性能の関連性を検討するために,潜在的アプローチを用いた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
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- Abstract: Metacognition has been recognized as an essential skill for academic success and for performance in solving problems. During learning or problem-solving, metacognitive skills facilitate a range of cognitive and affective processes, leading collectively to improved performance. This study explores the predictive potential of metacognition in the second introductory programming course. A two-dimensional model has been proposed, consisting of metacognitive awareness and metacognitive behavior. To evaluate the predictive capacity of metacognition empirically, an exploratory case study with 194 participants from two institutions was conducted in the second introductory programming course. A latent approach was employed to examine the associations between metacognition and performance in object-oriented programming. Our findings indicate that both metacognitive dimensions have a positive effect on programming. Likewise, the results of the structural equation modeling show that 27% of variance in programming performance is explained by metacognitive behavior. Following the results, metacognition has the potential to be considered as one of the important predictors of performance in introductory programming.
- Abstract(参考訳): メタ認知は、学術的成功と問題解決におけるパフォーマンスに欠かせないスキルとして認識されている。
学習や問題解決において、メタ認知能力は様々な認知的および感情的なプロセスを促進し、全体としてパフォーマンスを向上させる。
本研究では,メタ認知の予測可能性について検討した。
メタ認知的認知とメタ認知的行動からなる2次元モデルが提案されている。
メタ認知の予測能力を実証的に評価するため,第2回導入プログラミングコースでは,2施設194名の被験者による探索ケーススタディを実施した。
オブジェクト指向プログラミングにおけるメタ認知と性能の関係を検討するために,潜在的アプローチが採用された。
以上の結果から,メタ認知の両次元がプログラミングに肯定的な影響を及ぼすことが示唆された。
同様に、構造方程式モデリングの結果は、プログラミング性能のばらつきの27%がメタ認知的行動によって説明されていることを示している。
その結果、メタ認知は、導入プログラミングにおけるパフォーマンスの重要な予測要因の1つと見なされる可能性がある。
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