DEVELOPMENT OF ONLINE COURSES FOR ENHANCING CODING ABILITIES WITH MICROLEARNING FOR STUDENT TEACHERS
Keywords:
adaptivelearning, microlearning, coding, coding online lessonsAbstract
This research is adaptive experiment research. The purpose of this study was (1) to compare the coding ability of teacher students from different backgrounds (2) to design and develop online lessons in
coding using microlearning. The sample was 46 students of the Faculty of Education at Chulalongkorn University, studying in year 1 – 4, 46 students. The data was collected by this online coding ability test and pilot experiments on Canvas lms. Descriptive statistics such as arithmetic mean, standard deviation are used in this study.The results were as the followings:
- The sample had an average coding ability score of 5.05(31.59%) out of 16. The students who had learned to code had an average score of 6.46(40.38%), higher than the students who had never learned to code with an average score of 3.52(22.00%). Secondary education (Science) students get the highest score of 9.50(59.38%) while Business education students receive the lowest score of 3.52(22.00%)
- From the pilot experiment, it was found that pretest score was 44.00% and posttest score was 62.50%.
References
ทัศน์ศิรินทร์ สว่างบุญ. (2563). การพัฒนาแนวทางการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีในการวัดและประเมินผลการเรียนรู้สำหรับ นิสิตคณะศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม. วารสารวัดผลการศึกษา.102.28 – 42.
สวรรยา ตาขำ, อนุภูมิ คำยัง, และจุฑามาส ศรีจำนงค์. (2563). ปัจจัยเชิงสาเหตุที่มีอิทธิพลต่อสมรรถนะครูศตวรรษที่ 21 ในโรงเรียนสังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษามัธยมศึกษา เขต 19. วารสารวัดผลการศึกษา.102.81 – 93.
รวิวรรณ เทนอิสสระ และคณะฯ. (2560). คู่มือการใช้หลักสูตรรายวิชาพื้นฐานวิทยาศาสตร์ สาระเทคโนโลยี (วิทยาการคำนวณ) ระดับประถมศึกษาและมัธยมศึกษา กลุ่มสาระการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ ตามหลักสูตรแกนกลางการศึกษาขั้นพื้นฐาน พุทธศักราช 2551 (ฉบับปรับปรุง พ.ศ.2560). อักษรเจริญทัศน์ อจท. กรุงเทพมหานคร.
Buchem, I., & Hamelmann, H. (2010). Microlearning: a strategy for ongoing professional development. eLearning Papers, 21(7), 1–15.
Gabrielli, S., Kimani, S., & Catarci, T. (2006, June 23–24). The design of microlearning experiences: A research agenda [Paper presentation]. Microlearning 2005 conference, Innsbruck, Austria.
Green, D. P., (2020, April 10). 10 things to know about adaptive experimental design. https://egap.org/methods-guides/10-things-adaptiveexperiments
Grover, S., Pea, R., & Cooper, S. (2016, February). Factors influencing computer science learning in middle school. In Proceedings of the 47th ACM technical symposium on computing science education, 552-557. https://doi.org/10.1145/2839509.2844564
Meerbaum-Salant, O., Armoni, M., & Ben-Ari, M. (2010). Learning computer scienceconcepts with scratch. Proceedings of the 6th international workshop on Computing education research, Denmark, 23(3), 69–76. https://doi.org/10.1080/08993408.2013.832022
Nguyen, H. D., Pham, V. T., Tran, D. A., & Le, T. T. (2019). Intelligent tutoring chatbot for solving mathematical problems in high-school. Proceedings of 11th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), Vietnam,1-6. https://doi.org/10.1109/KSE.2019.8919396
Relkin, E., de Ruiter, L. E., & Bers, M. U. (2021). Learning to code and the acquisition of computational thinking by young children. Computers & education, 169. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2021.104222
Robins, A., Rountree, J., & Rountree, N. (2003). Learning and teaching programming: A review and discussion. Computer science education, (13)137-172. https://doi.org/10.1076/csed.13.2.137.14200
Skalka J., & Drlík, M. (2018). Conceptual framework of microlearning-based training mobile application for improving programming skills. In M. Auer, & T. Tsiatsos (Eds.), Advances in ntelligent systems and computing: Vol. 725. Interactive mobile communication technologies and learning (pp. 213–224). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-75175-7_22
Zyl, V. M., Wong, F., Guerrero, A. G., Duffy, M. (Eds.). (2020). Beginner’s step-by-step coding course. Dorling Kindersley.
