Czy badano „Nie każdy może być programistą”?

Stare przysłowie, do którego przywiązuje się wielu programistów, brzmi: „Nauczenie się programowania wymaga pewnego rodzaju umysłu i nie każdy może to zrobić”.

Teraz jestem pewien, że wszyscy mamy własne źródło niepotwierdzonych dowodów, ale czy zostało to zbadane naukowo?

Inne badanie, Badanie rentowności modeli mentalnych prowadzonych przez początkujących programistów :

W tym artykule opisano badanie rentowności modeli mentalnych używanych przez początkujących programistów pod koniec pierwszego roku kursu programowania Java. Wyniki jakościowe identyfikują zakres mentalnych modeli wartości i przypisania referencyjnego posiadanych przez uczestników. Analiza ilościowa ujawnia, że ​​około jedna trzecia uczniów posiadała niezdolne do życia mentalne modele przypisywania wartości, a tylko 17% uczniów miało wykonalny mentalny model przypisywania wartości referencyjnych. Ponadto, jeśli chodzi o porównanie modeli mentalnych uczestników i ich wyników w ocenach w trakcie kursu i egzaminie końcowym, stwierdzono, że uczniowie z wykonalnymi modelami umysłowymi osiągali wyniki znacznie lepsze niż ci z modelami niezdolnymi do życia. Odkrycia te służą zaproponowaniu bardziej „konstruktywistycznego”

Zobacz też późniejsze badania tych samych autorów badania owiec przeciwko kozom (które nigdy nie zostały opublikowane, żeby być jasnym). Ich ostatnie i najnowsze badanie na ten temat z 2009 r. To metaanaliza wpływu konsekwencji na sukces we wczesnej nauce programowania (pdf).

Zaprojektowano test, który najwyraźniej sprawdził wiedzę studenta na temat zadań i sekwencji przed pierwszym kursem programowania, ale w rzeczywistości został zaprojektowany w celu uchwycenia ich strategii rozumowania. Eksperyment wykazał dwie wyraźne populacje studentów: można zbudować i konsekwentnie stosować mentalny model wykonywania programu; drugi wydawał się nie być w stanie zbudować modelu lub zastosować go konsekwentnie. Pierwsza grupa wypadła znacznie lepiej pod koniec egzaminu niż druga pod względem sukcesu lub porażki. Test nie bardzo dokładnie przewiduje poziomy wydajności, ale łącząc wynik sześciu powtórzeń eksperymentu, pięciu w Wielkiej Brytanii i jednej w Australii, pokazujemy, że spójność ma silny wpływ na sukces we wczesnej nauce programowania - ale z drugiej strony doświadczenie w programowaniu w tle,

Tak, istnieje dość znany artykuł online, który ma mniej więcej na celu ustalenie, „kim jest programista”.

Studium poznawcze wczesnej nauki programowania - prof. Richard Bornat, dr Ray Adams

Wszyscy nauczyciele programowania stwierdzają, że ich wyniki pokazują „podwójny garb”. To tak, jakby były dwie populacje: ci, którzy mogą [programować] i ci, którzy nie mogą [programować], każda z własną niezależną krzywą dzwonową.

Prawie wszystkie badania nad programowaniem nauczania i uczenia się koncentrowały się na nauczaniu: zmień język, zmień obszar zastosowania, użyj IDE i pracuj nad motywacją. Nic z tego nie działa, a podwójny garb nie ustępuje.

Mamy test, który wybiera populację, która może programować, przed rozpoczęciem kursu. Możemy rozdzielić podwójny garb. Prawdopodobnie w to nie wierzysz, ale zrobisz to po usłyszeniu rozmowy. Nie wiemy dokładnie, jak / dlaczego to działa, ale mamy kilka dobrych teorii.

Oto post na blogu autorstwa Jeffa Atwooda, który interpretuje wyniki i umieszcza pewne rzeczy w kontekście.

Pomimo ogromnych zmian, jakie nastąpiły od czasu wynalezienia komputerów elektronicznych w latach 50. XX wieku, niektóre rzeczy pozostają niezmiennie takie same. W szczególności większość ludzi nie może nauczyć się programować: od 30% do 60% spożycia każdego uniwersyteckiego działu informatyki kończy pierwszy kurs programowania.

Doświadczeni nauczyciele są zmęczeni, ale nigdy nie są nieświadomi tego faktu; początkujący, jasnowidzący, którzy uważają, że starzy musieli to robić źle, uczą się prawdy z gorzkiego doświadczenia; i tak było od prawie dwóch pokoleń, odkąd temat zaczął się w latach sześćdziesiątych.

Każdy może być programistą. Zastanów się, jak łatwo ludzie chwytają arkusze kalkulacyjne. Zastanów się, jak łatwo Alan Kay wprowadza dzieci w programowanie poprzez eksperymenty i eksplorację w programowalnym środowisku.

Ludzie mogą studiować sukcesy na kursach na poziomie uczelni i stwierdzać, że „niektórzy nie nadają się do nauki programowania”. Jednak taki wniosek poważnie przekracza granice obserwowanych dowodów. Ile niepowodzeń można przypisać temu, jak naucza się programowania (zbyt abstrakcyjne?) Lub jaki styl programowania jest nauczany (zbyt imperatywny?) Lub środowisku programowania (kompilacja, brak natychmiastowej informacji zwrotnej?).

Jest zrozumiałe, że ludzie najłatwiej chwytają abstrakcje po tym, jak już pracowali z wieloma konkretnymi instancjami - tzn. Że nie możemy się czegoś nauczyć, dopóki prawie go nie znamy. Zatem rozpoczynanie od streszczenia jest całkowicie głupim sposobem nauczania programowania. Wielu ludzi, którzy potykają się z założonymi „modelami mentalnymi”, prosperuje, jeśli będzie nauczany w bardziej konkretnym środowisku z informacją zwrotną w czasie rzeczywistym (np. Jak w Akademii Kahna dla CS ), a następnie zachęca do wspinania się po drabinie abstrakcji, gdy będzie na to gotowy. Learnable Programming to najnowszy esej Bret Victor, który zwraca uwagę na niepotrzebne wyzwania środowiskowe, przed którymi stają programiści podczas nauki.

W niektórych przypadkach to uczniowie nie zaliczają zajęć. Intelektualne lenistwo i umyślna ignorancja będą istnieć w każdej dużej grupie ludzi. Sprytni ludzie nie są wyjątkiem, co może poświadczyć każdy, kto kłócił się z genialną korbą. Ale szczególnie w programowaniu i matematyce uczniowie często zawodzą zajęcia.

Może to anegdota, ale kiedy uczyłem programowania wstępnego kilkuset studentom sztuk wyzwolonych, nie znalazłem takiego „podwójnego garbu”. Wydawało mi się, że wszyscy byli całkiem zdolni, chociaż niektórzy pracowali ciężej niż inni, a bardzo nieliczni próbowali się przedostać.

Wiele ma związek z tym, jak się go uczy.

Wiele ma również związek z pożądaniem - niektórzy uważają programowanie za najmniej interesujące. Ale mimo to mogą się tego nauczyć, jeśli podejmą uczciwy wysiłek.

Kiedy zaczynałem, często zdawałem sobie sprawę z „testu umiejętności”, zanim dostałeś pracę programistyczną. Absolwentów informatyki nie było tak wielu, więc rekrutacja z innych dyscyplin była powszechna.

Testy były podobne do tego, co widać na testach IQ (jaki jest następny numer w sekwencji itp.).

Niepotwierdzonymi dowodami było to, że chociaż nie wszyscy, którzy zdali test, zostali dobrymi programistami, nikt, kto nie zaliczył testu, ale został zatrudniony z innych powodów, nigdy nie został dobrym programistą.

Niestety drony HR nie rozumiały tych testów (i nie zdały egzaminu, gdy je zdały!), Więc rekrutacja w tych dniach zależy od tego, co drony HR rozumieją - dobrej szkoły wyższej, komunikacji i umiejętności noszenia skafandra.

To jest właśnie powód, dla którego duże działy IT mają wiele osób, które są świetne w programach PowerPoint i bardzo niewielu dobrych programistów.

Dla tych, którzy powołują się na podwójne garbowanie Dehnadi i Bornata lub kozę kontra owcę, warto sprawdzić Modele mentalne i programowanie zdolności Caspersena i wsp. (2007), w których próbują go powielić:

Prognozowanie sukcesu uczniów uczestniczących w kursach programowania wstępnego jest aktywnym obszarem badawczym od ponad 25 lat. Do niedawna żadne zmienne ani testy nie miały znaczącej mocy predykcyjnej. Jednak Dehnadi i Bornat twierdzą, że znaleźli prosty test do programowania umiejętności oddzielenia programujących owiec od nieprogramowych kóz. Pokrótce przedstawiamy ich teorię i przyrząd testowy.

Powtórzyliśmy ich test w naszym lokalnym kontekście, aby zweryfikować i być może uogólnić ich ustalenia, ale nie mogliśmy wykazać, że test przewiduje sukces uczniów w naszym wstępnym kursie programistycznym.

W oparciu o tę awarię przyrządu testowego omawiamy różne wyjaśnienia naszych odmiennych wyników i sugerujemy metodę badawczą, dzięki której można uogólnić lokalne wyniki w tym obszarze. Ponadto omawiamy i krytykujemy test umiejętności testowania Dehnadi i Bornata oraz opracowujemy alternatywne instrumenty testowe.

Można prowadzić badania dotyczące zdolności abstrakcji lub innej przydatnej wiedzy, ale definicja programowania jest niejasna i myślę, że cytat jest nieistotny, ponieważ istnieją inne sposoby patrzenia na programowanie:

Pierwszy rodzaj: Języki programowania są (lub powinny być) jakimś ludzkim językiem stworzonym do opisania zadania do wykonania przez komputer, więc każdy, kto mówi, powinien mieć możliwość programowania. Nazywa się to skryptowaniem, BASIC, systemem składu TeX itp. Język lub system nie ma znaczenia, to sposób, w jaki patrzyli na to ich twórcy i ludzie: „Drogi programie / komputerze, wydrukuj moje imię” , a nie „Zdobądź mi przestrzeń wielkości jedenastu znaków, następnie podaj adres tego miejsca, pozwól mi je zapisać, a następnie wprowadź jedenaście znaków do tej pamięci, którą możesz wyjąć z bufora klawiatury (ale nie zapomnij go wyczyścić itp. ”

W tym przypadku jasne jest, że badanie raczej brzmiałoby: „Nie każdy język można szybko przyswoić?”.

Z drugiej strony, języki programowania są tylko sposobem na opisanie, jak komputer działa lub jak powinien działać, jak powinien być „podłączony”, jeśli myślisz o komputerach z lat 50. Dlatego programista nie może nic zrobić, nawet jeśli doskonale mówi językiem programowania, jeśli jego inteligencja nie może osiągnąć tego poziomu abstrakcji, w którym widzisz bajty przechowywane w pamięci, ciągi znaków jako wskaźniki itp., A następnie wróć na ziemię, aby powiązać to z problemem. Dlatego nie każdy człowiek może programować (w języku asemblera ...).

Oprócz tego będziesz potrzebować wszystkich cech wymaganych do pracy i tworzenia czegoś: dobrze wiesz, czego chcesz, ułatw innym zrozumienie / uzupełnienie / przegląd, skupienie się na twoich celach itp. Ale tak jak architekt, pisarz, muzyk, prostytutka ... protezista itp.

Ale większość ludzi ma dobre zdolności abstrakcji, zwłaszcza dzieci. Niektóre niemieckie szkoły uczą Haskell dla nastolatków (języki programowania, takie jak Pascal lub Delphi, są nauczane w każdej niemieckiej szkole).

Powiedziałbym więc, że na pytanie jest bardzo trudno odpowiedzieć, a każda odpowiedź (lub badanie) może być nieistotna.

Bardzo krótką analizę tego, jak ludzie uczą się programowania w artykule Naucz się programowania w ciągu dziesięciu lat , Peter Norvig. Wydaje mu się, że nie ma urodzonego programisty.

Wiele lat temu odbyłem kilka kursów, które obejmowały teorię przywództwa wojskowego. Częścią teorii było to, że istnieje kontinuum przywództwa, od tych, którzy są naturalnymi liderami, po tych, którzy nie mogli prowadzić psa na smyczy. Chodziło o to, że ludzie byli rozmieszczeni na tym kontinuum przywództwa na krzywej dzwonowej, przy czym większość ludzi znajdowała się gdzieś pomiędzy dwoma skrajnościami. Poza nielicznymi w skrajnie skrajnym końcu „nie mógł prowadzić psa” prawie wszyscy mogli nauczyć się sztuki przywództwa. Ilość wysiłku potrzebnego do przekształcenia kogoś w lidera zależała od tego, gdzie siedzieli na kontinuum.

Podejrzewam, że programowanie ma podobne kontinuum i podobną dystrybucję. Będą tacy, którzy po prostu zdobędą go bez wysiłku, i tacy, którzy nigdy nie mogliby go zdobyć, gdyby od tego zależało ich życie. Ale są nieliczni na końcu krzywej dzwonowej. Większość ludzi siedzi między tymi skrajnościami w kontinuum. Mogą nauczyć się programować, ale wysiłek potrzebny do ich nauczenia będzie zależeć od tego, gdzie w kontinuum będą siedzieć.

Nie jestem pewien, czy to tylko programowanie. Widziałem to samo zjawisko z ludźmi po prostu uczącymi się obsługi komputera. Po powrocie do college'u byłem asystentem w laboratorium, które było gospodarzem umiejętności obsługi komputera w klasie seniorów.

W ciągu dwóch tygodni udało mi się zidentyfikować tych, którzy to dostaną, i tych, którzy nie uzyskaliby dokładności w 100%. Albo albo zaakceptowałeś, że tak działa komputer, albo uderzyłeś się w nią głową przez całą klasę. Nie było środkowej ziemi. (Fakt, że była to klasa dla seniorów, oznaczał, że mieliśmy wielu uderzających w głowę, co sprawiło, że wzór był bardziej oczywisty.)