Comparative analysis of international practices in teaching programming to schoolchildren

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Problem statement. Presents a comparative analysis of international practices in teaching programming to schoolchildren in the context of technologization of modern society. The purpose of the study is to identify the most effective practices in teaching programming based on a comprehensive analysis of international experience to assess the feasibility of their implementation in the Russian school education system. The study showed the experience of nine countries (Great Britain, Germany, China, Singapore, USA, Finland, Estonia, South Korea, Japan), selected as representative representatives of various educational systems and leaders of digital transformations of education in their regions. Methodology. Based on a comprehensive analysis, three main models of teaching programming were identified and classified: integrated, specialized and hybrid. A comparative analysis of international practices allowed for a comparative study of educational systems in various countries. The statistical analysis of performance indicators was based on the processing of quantitative data on student performance and the results of international studies . Results. The results of the study made it possible to formulate a scientifically based assessment of the feasibility of introducing international practices into the educational system, taking into account the age characteristics of students. Conclusion. It has been established that the most successful international educational systems are characterized by a balanced development of infrastructural, methodological and personnel components.

About the authors

Timur M. Bosenko

Moscow City University

Email: bosenkotm@mgpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-5375-096X
SPIN-code: 7117-2458

Associate Professor of the Department of IT, Management and Technology, Institute of Digital Education

28 Sheremetyevskaya St, Moscow, 129594, Russian Federation

Albina R. Sadykova

Moscow City University

Author for correspondence.
Email: sadykovaar@mgpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-1413-200X
SPIN-code: 7107-7576

Professor of the Department of Informatics, Management and Technology, Institute of Digital Education

28 Sheremetyevskaya St, Moscow, 129594, Russian Federation

Irina V. Levchenko

Moscow Pedagogical State University

Email: iv.levchenko@mpgu.su
ORCID iD: 0000-0002-1388-4269
SPIN-code: 8484-7769

Doctor of Pedagogical Sciences, Professor of the Department of Theory and Methods of Teaching Mathematics and Informatics, Institute of Mathematics and Informatics

14 Krasnoprudnaya St, bldg 1; Moscow, 107140, Russian Federation

References

  1. Huang S, Liu C, Xu Y. A Comparative study on programming education – based on China and America. Journal of Education, Humanities and Social Sciences. 2023;15: 220–231. https://doi.org/10.54097/ehss.v15i.9272
  2. Lee I, Grover S, Martin F, Pillai S, Malyn-Smith J. Computational thinking from a disciplinary perspective: integrating computational thinking in K-12 science, technology, engineering, and mathematics education. Journal of Science Education and Technology. 2019;29(1):1–8. https://doi.org/10.1007/s10956-019-09803-w
  3. Lindberg R, Laine T, Haaranen L. Gamifying programming education in K-12: a review of programming curricula in seven countries and programming games. British Journal of Educational Technology. 2019;50(4):1979–1995. https://doi.org/10.1111/bjet.12685
  4. Waite J, Curzon P, Marsh W, Sentance S. Difficulties with design: the challenges of teaching design in K-5 programming. Computers and Education. 2020;150:103838. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.103838 EDN: WTWMDG
  5. Pasternak A, Hellmig L, Röhner G. Standards for higher secondary education for computer science in Germany. In: Pozdniakov SN, Dangiené V. (eds.) Informatics in Schools. Fundamentals of Computer Science and Software Engineering: 11th International Conference on Informatics in Schools: Situation, Evolution, and Perspectives, ISSEP 2018, 10–12 October 2018, St. Petersburg, Russia. Cham: Springer; 2018. p. 103–114. https://doi.org/10.1007/978-3-030-02750-6_9
  6. Sianturi M, Lee J, Cumming T. Using technology to facilitate partnerships between schools and Indigenous parents: a narrative review. Education and Information Technologie. 2023;28(5):6141–6164. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11427-4 EDN: PQDDTJ
  7. Seow P, Looi CK, How ML, Wadhwa B, Wu LK. Educational policy and implementation of computational thinking and programming: case study of Singapore. In: Kong S-Ch, Abelson H. (eds.) Computational Thinking Education. Singapore: Springer; 2019. p. 337–345. https://doi.org/10.1007/978-981-13-6528-7_19
  8. McGill M, Reinking A. Early findings on the impacts of developing evidence-based practice briefs on middle school computer science teachers. ACM Transactions on Computing Education. 2022;22(4):1–29. https://doi.org/10.1145/3543512
  9. Korhonen T, Salo L, Laakso N, Seitamaa A., Sormunen K, Kukkonen M, Maanonen H. Finnish teachers as adopters of educational innovation: perceptions of programming as a new part of the curriculum. Computer Science Education. 2022;33(1):94–116. https://doi.org/10.1080/08993408.2022.2095595 EDN: CGXTDF
  10. Pata K, Tammets K, Vyaljataga T, Kori K, Laanpere M, Rybtsenkov R. The patterns of school improvement in digitally innovative schools. Technology, Knowledge and Learning. 2022;27(3):823–841. https://doi.org/10.1007/s10758-021-09514-5 EDN: IWIAQM
  11. Kim K, Koo D, Kim Se, et al. Development a standard curriculum model of nextgeneration software education. Journal of The Korean Association of Information Education. 2020;24(4):337–367. https://doi.org/10.14352/jkaie.2020.24.4.337 EDN: APFRJS
  12. Yamanaka Sh, Suzuki K. Japanese education reform towards twenty-first century education. In: Reimers FM. (ed.) Audacious Education Purposes. Cham: Springer; 2020. p. 81–103. https://doi.org/10.1007/978-3-030-41882-3_4
  13. Barhatova DA, Lomasko PS, Pak NI. Smart environment model for training future informatics teachers in programming under network cluster-distributed integration. Informatics and Education. 2018;(8):11–19. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/02340453-2018-33-8-11-19 EDN: YNHKJF
  14. Cheng M. An overview of STEM education in Asia. In: Cheng M, Buntting C, Jones A. (eds.) Concepts and Practices of STEM Education in Asia. Singapore: Springer; 2022. p. 1–15. https://doi.org/10.1007/978-981-19-2596-2_1
  15. Zhang W, Zeng X, Wang J, Ming D, Li P. An analysis of learners programming skills through data mining. Education and Information Technologies. 2022;27(8):11615– 11633. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11079-4 EDN: ADQHDQ
  16. Mannila L, Dagiene V, Demo B, Grgurina N, Mirolo C, Rolandsson L, Settle A. Computational thinking in K-9 education. In: Clear A, Lister R. (eds.) ITiCSE- WGR ‘14: Proceedings of the Working Group Reports of the 2014 on Innovation & Technology in Computer Science Education Conference, 23–25 June 2014, Uppsala, Sweden. New York: Association for Computing Machinery; 2014. p. 1–29. https://doi.org/10.1145/2713609.2713610
  17. Kong S, Lai M, Sun D. Teacher development in computational thinking: design and learning outcomes of programming concepts, practices and pedagogy. Computers & Education. 2020;151:103872. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.103872

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».