SOSYAL BİLİMLER

Matematik İnsanı Değil misiniz? İyi Bir Yazılımcı Olmak Yine de Mümkün

Kod yazmayı mı öğrenmek ve yazılımcı olmak mı istiyorsunuz? O zaman iletişim becerilerinizi geliştirmeye başlayın…

Washington Üniversitesi tarafından yayımlanan yeni bir çalışmaya göre programlama dilleri öğrenmek için, dil öğrenmeye olan yatkınlık matematik becerilerinden daha önemli. Bunun sebebi de aslında bir kod yazmanın ikinci bir dil öğrenmeye benzemesi.

Sonuçta kod yazmak için de yeni bir gramer ve kelime haznesi öğreniyor ve bunların belirli bir fikri ve iradeyi ifade etmesi için ne şekilde bir araya geleceğini anlamaya çalışıyoruz. Bu iki alana ilişkin olan, problem çözme ve işler bellek gibi bilişsel işlevlerimiz de bu anlamda önem arz ediyor.

“Ön koşul derslerden iyi bir yazılımcının görünüşüne dair stereotipler gibi programcılığa ilişkin olan birçok engel matematikte iyi olmak gerektiği izlenimini uyandırıyor fakat eldeki veriler bunu göstermiyor” diyor Dr. Chantel Prat.

Günümüzün STEM ağırlıklı dünyasında, programlama dillerini öğrenmek yeni iş kapıları ve genişletilmiş bir eğitim imkanı sunuyor. Kodlama ise matematik ve mühendislik alanlarıyla özdeşleştiriliyor.

Bu konuda 2 Mart’ta Scientific Reports’da yayımlanan bir çalışma, kullanımı yaygın bir dil olan Python programlama dilini öğrenen yaklaşık 40 kişinin nörobilişsel yetilerini inceliyor.

Çalışmada kişiler, bilişsel kontrolleri ve dil ve matematiğe olan yetenekleri belirlendikten sonra Python dili hakkında birtakım çevrimiçi dersler izliyor ve sınavlardan geçiyorlar.

Bunun üzerine Python’u daha hızlı öğrenenlerin, güçlü bir problem çözme yetisi ve dil öğrenme yetisi olanlar olduğu görülüyor.

Buna karşılık bazı çalışmalar ise, bütün bu koşul ve algıların hali hazırda var olan önyargıların derinleşmesine katkı sağladığını ve potansiyel olarak bu alana yönelmek isteyen kadınları engellediğini gösteriyor.

Dil öğrenimi ve programlama arasındaki bilişsel bağlara ilişkin çalışmalar olsa da, eldeki verilerin bir kısmı oldukça eski, bir kısmı da şu an kullanılmayan Pascal gibi dillere ilişkindi.

Bunların hiçbiri doğal dillere olan kabiliyetin kişiler arasında programlamayı öğrenme bakımından ortaya çıkan farklılıklar ile olan bağını incelemiyordu.

Beşeri dil öğrenimine ilişkin nöral ve bilişsel öğeler üzerine uzmanlaşmış olan Prat, araştırmasın Python dilini, satırbaşını kullanması ve sembollerdense kelimeler kullanması gibi nedenlerden dolayı İngilizcenin yapısına benzerliği dolayısıyla seçmiş.

“Programcılığa yatkınlığı” olanlardaki nöral ve bilişsel özellikleri değerlendirmek isteyen Prat, daha önce kodlama geçmişi olmayan, 18 – 35 yaşları arası ve anadili İngilizce olan bir grup insanı incelemiş.

Kodlamayı öğrenmeden önce katılımcılar iki farklı değerlendirmeye tabi tutulmuş. Katılımcılara başta beş dakikalık bir tarama yapılmış ve dinlenme esnasında beyin aktiviteleri kaydedilmiş.

Önceki bir araştırmasında Prat, dinlenme halindeki beyin aktivitelerindeki örüntülere bakarak, kişinin ikinci dil öğrenme hızının yüzde 60’a varan oranda bir başarı ile tahmin edebileceği bulgusuna erişmişti.

Okuma Önerisi: Kodlama Çocuklar İçin Faydalı mıdır?

Sonra katılımcılara 8 farklı test uygulanmış. Bu testlerden biri matematiğe yatkınlığı, bir başkası dillere yatkınlığı ve diğerleri ise dikkat, problem çözme ve hafızanın gücünü ölçmeye yönelik olarak seçilmiş.

Devamında Python öğrenmeleri için katılımcılardan, Codeacademy eğitim platformunda 10 tane 45 dakikalık çevrimiçi eğitim seansına katılmaları istenmiş.

Bu seansların her biri; listeler, if/then şartları gibi bir kodlama kavramına yönelik bilgiler içeriyor ve seans sonunda bir sonraki bölüme geçebilmeleri için katılımcılardan sorulan soruları doğru cevaplamaları bekleniyor.

Sorulara cevap verme esnasında araştırmacılar katılımcıların ekran faaliyetlerini takip ederek ne kadar sürede seansları geçebildiklerini, öğrenme hızlarını ve ne kadar yardım talep ettiklerini kaydetmişler.

Seansların tamamlanmasından sonra katılımcılar bir de fonksiyonların amacı (Python’un kelime haznesi) ve kodlamanın yapısı (Python’un grameri) ile ilgili bir çoktan seçmeli bir başka teste girmişler.

Son olarak da kodlamaya yeni başlayan biri için giriş seviyesinde bir proje olarak bir Taş, Kağıt, Makas oyunu programlamaları istenmiş.

Sonuç olarak araştırmacılar, dile yatkınlık testinden alınan skorların o kişinin Python öğrenme hızını tahmin edebilmek için en önemli gösterge olduğunu tespit etmişler.

Matematiğe yatkınlık ve hızlı akıl yürütebilme yeteneği de Python öğrenme hızına dair fikir verebiliyor fakat dile yatkınlığın daha yüksek bir korelasyon ortaya koyduğu belirlenmiş.

Başka bir deyişle, katılımcılar arasındaki yüzde 2’lik farkın sebebi olarak dile yatkınlığının, hızlı akıl yürütme yeteneğinin ve hafızalarının ne kadar güçlü olduğunun hepsinin matematiğe yatkınlığa göre daha çok fikir verdiği ortaya çıkmış.

Prat’in önceki çalışmasında ikinci dil öğrenme hızını belirleyen dinlenen beyin özelliklerinin Python’la kodlamayı öğrenme bakımından da aynı olduğu görülmüş.

“Bu yöntemle kişilerin Python ile kodlamayı öğrenme hızları arasındaki değişkenliğin yüzde 70’ten fazlasını açıklayabildik ve bunlardan yalnızca küçük bir kısmı matematiğe yatkınlığa ilişkin” diyor Prat.

Son olarak da, “gelecekteki çalışmalar; dile yatkınlık sınıfta programlama eğitimi alanlar bakımından incelenerek veya Python yerine Java gibi daha karmaşık dillerle ya da kodlamada yeteneği daha iyi gösterecek olan daha zorlu programların yazılması istenerek gerçekleştirilebilir” diye de ekliyor.

Kaynak: https://www.sciencedaily.com/releases/2020/03/200302103735.htm

Matematiksel

Deniz Karagöz

Hukuk eğitimi almış olmama rağmen matematik her zaman ilgimi çeken bir bilim olmuştur. Matematiksel.org bana bu ilgimi üretkenliğe çevirme şansı veren kaliteli bir ortam. Bu yüzden gerek çevirilerim gerekse yazılarımla katkıda bulunabilmek benim için oldukça anlamlı. Aynı zamanda buradan beslenerek öğrenmeye de devam ediyorum. İyi okumalar

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Kapalı