Datalogiskt tänkande (eng. Computational thinking) är ett relativt nytt begrepp som har fått stor uppmärksamhet på senare år. Datalogiskt tänkande handlar om att tänka på problem på ett sådant sätt som gör att datorer kan lösa dem. Flera forskarteam hävdar att datalogiskt tänkande är en färdighet lika fundamental som att läsa, skriva eller räkna i framtidens samhälle.Syftet med denna studie är att undersöka om det går att utveckla datalogiskt tänkande genom problemlösning i matematik. En lektionsserie har genomförts där elever fick arbeta med problemlösning i matematik. Elevernas för- och efterkunskaper i datalogiskt tänkande testades både innan och efter lektionsserien. Studien är ett kvasiexperiment med en kontrollgrupp och experimentgrupp där resultatet från testerna i datalogiskt tänkande har analyserats med det kvantitativa analysprogrammet SPSS.Resultatet från studien visar inte på några förändringar i datalogiskt tänkande mellan kontrollgrupp och experimentgrupp. Den främsta orsaken till detta resultat menar författarna beror på att lektionsserien i problemlösning var för kort. En annan karaktär på de matematiska problem som eleverna arbetade med under lektionsserien hade också möjligen kunnat ge ett annat resultat på studien.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:ltu-84922 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Olofsson, Magnus, Melinder, Victor |
| Publisher | Luleå tekniska universitet, Institutionen för konst, kommunikation och lärande, Luleå tekniska universitet, Institutionen för konst, kommunikation och lärande |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0018 seconds