PofoliaPofolia ile paylaşıldı

ACM Transactions on Computing Education· 2026Q1

CS1 Öncesi Kavram Envanterinin Doğrulanması

Validation of a Pre-CS1 Concept Inventory

Sondre Bolland, Andreas Haraldsrud, Siri M. Jensen, Torstein J. F. Strømme

Kısa özet

Yeni bir tanı aracı olan PIKA, üniversiteye yeni başlayan öğrencilerin temel CS1 programlama kavramlarını değerlendirmek üzere doğrulanmış olup, büyük ölçüde tek boyutlu olduğu ve CS1 sınav performansıyla orta düzeyde ilişkili olduğu gösterilmiştir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • PIKA, üniversiteye yeni başlayan öğrencilerin temel CS1 programlama kavramlarını değerlendirmek için doğrulanmış bir tanı aracıdır.
  • Onaylayıcı faktör analizi ve madde yanıt teorisi (1.355 öğrenci üzerinde) PIKA'nın büyük ölçüde tek boyutlu yapısını desteklemektedir.
  • PIKA puanları, CS1 final sınavı performansıyla (n=280) orta düzeyde pozitif bir korelasyon göstermektedir (r ≈ 0.4-0.6, 'orta düzeyde pozitif korelasyon'dan çıkarılmıştır).
  • Sınırlılıklar arasında bazı müfredatlarda 'listelerle for döngüleri'nin yetersiz temsili ve ileri düzey öğrenciler için zorlayıcı madde eksikliği yer almaktadır.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

As programming has become a prominent component of K–12 education in large parts of the world, incoming university students increasingly enter higher education with prior programming experience. To inform instructors of how far students have already progressed into the introductory programming (CS1) curriculum at the point of entry, we developed the Prior Informatics Knowledge Assessment (PIKA), a diagnostic assessment tool targeting elementary CS1 concepts. This paper presents a validity argument for PIKA as a concept inventory by integrating multiple sources of evidence. Test content validity is supported through curriculum triangulation and iterative expert review. Response process evidence derives from think-aloud interviews ( \(n=10\) ), examining whether items elicit intended conceptual reasoning. Internal structure is evaluated using confirmatory factor analysis and item response theory on large-scale response data ( \(n=1{,}355\) ), assessing dimensionality and item function. Evidence based on relations to other variables is provided by correlating PIKA scores with CS1 final examination performance ( \(n=280\) ). Results indicate that PIKA responses are largely governed by a single latent trait corresponding to introductory programming knowledge. Model fit indices support an essentially unidimensional structure, and think-aloud findings suggest that most tasks require relevant CS1 knowledge to be answered correctly. PIKA scores show a moderate positive correlation with CS1 exam performance, indicating that PIKA measures knowledge that meaningfully relates to CS1 learning outcomes. At the same time, the analyses reveal limitations. Certain constructs—particularly the use of for -loops with lists—appear underrepresented in some K–12 curricula, limiting the diagnostic value of multiple items targeting this content. In addition, item response theory results and response distributions suggest a shortage of difficult items, reducing PIKA's precision for students with advanced prior knowledge. These limitations will be targeted for refinement in upcoming PIKA administrations and changes will be studied in future validation work.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. ACM Transactions on Computing Education, 2026 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Bilgisayar Bilimi Uygulamaları

Computer Science ApplicationsComputer Science