Bilgisayar Programlama, Bilişimsel Düşünme ve Çocuklar

Robotlar ve Robotbilim

Robotlar artık bilim kurgu karakterleri değil; birçok yerde karşımıza çıkabilirler. Endüstriyelden insansıya; radyoaktif atık temizleme, cerrahi işlemler ve otomobil üretimi gibi otomatik veya önceden programlanmış işleri yapan farklı robot türleri vardır.

Robotbilim disiplini küçük çocuklara mekanik, sensörler, motorlar, programlama ve dijital alan hakkında bilgi edinme fırsatları sunmaktadır. Robotbilimin popülerliğinin artmasıyla eğitim amaçlı robot araçlarının liselerde, ortaokullarda ve ilkokullardaki kullanımı da yaygınlaşmaktadır (Rogers, Wendell, & Foster, 2010).

Robots and Robotics

Robots are no longer science fiction creatures; they can be found in many places. They have different forms—from industrial to humanoid—performing autonomous or preprogrammed tasks, such as radioactive waste clean-up, surgical procedures, and automobile production.

The discipline of robotics provides opportunities for young children to learn about mechanics, sensors, motors, programming, and the digital domain. With the growing popularity of robotics, the use of educational robotic kits is becoming widespread in high schools, middle schools, and elementary schools (Rogers, Wendell, & Foster, 2010).

Tufts Üniversitesi DevTech araştırma laboratuvarında Amerikan Ulusal Bilim Vakfının fonuyla erken çocukluk dönemi eğitiminde kullanılmak üzere çocukların gelişimine uygun robot araç-gereçleri geliştirmeye odaklanıyoruz (Horn, Crouser, & Bers, in press). Aynı zamanda, robotbilimi sınıfa taşımak için müfredat ve metodolojiler geliştiriyoruz (Bers & Horn, 2010; Bers, 2008a) ve robotbilimin sınıfta kullanılmasının doğuracağı öğrenme çıktılarını inceliyoruz. Yaklaşımımız küçük çocukları ışığı takip eden arabalar, dokunmatik sensörlerle çalışan asansörler ve müzik çalan kuklalar gibi kendi robot projelerini yapmaya davet ederek oyun oynayarak öğrenmelerini sağlamaktadır (Bers, 2010).

Robotbilim uygulamalı matematik kavramlarını, bilimsel sorgulama yöntemini ve problem çözmeyi öğrenmeye giriş niteliğindedir (Rogers & Portsmore, 2004). Ayıca, robotbilim çocukları öğrenmek için oyun oynarken ve oyun oynamayı öğrenirken sosyal etkileşimlere girmeye davet etmektedir (Resnick, 2003).

In the DevTech research lab at Tufts University, with funding from the National Science Foundation, we are focusing on developing robotic kits that are developmentally appropriate for use in early childhood education (Horn, Crouser, & Bers, in press). At the same time, we are developing curriculum and methodologies to bring robotics into classrooms (Bers & Horn, 2010; Bers, 2008a) and studying learning outcomes of the classroom use of robotics. Our approach engages young children in playful learning by inviting them to build their own robotic projects, such as cars that follow a light, elevators that work with touch sensors, and puppets that can play music (Bers, 2010).

Robotics can be a gateway to learning applied mathematical concepts, the scientific method of inquiry, and problem solving (Rogers & Portsmore, 2004). Moreover, robotics invites children to participate in social interactions and negotiations while playing to learn and learning to play (Resnick, 2003).

Eğitsel robot aletleri, “manipülatif oyuncakları” sayı, ebat ve şekil gibi kavramları daha derinlemesine anlamalarını sağlamak için tasarlamış Montessori ve Fröebel’in geleneğine dayalı yeni nesil öğrenme araç gereçleridir (Brosterman, 1997).

Bugün, çoğu anaokulunda Cuisenaire çubukları, örüntü blokları, DigiBloklar ve çocukların bir şeyler inşa etmesi ve deney yapması için dikkatle tasarlanmış diğer manipülatif oyuncaklar bulunmaktadır. Son zamanlarda, “dijital manipülatif oyuncaklar” çocukların araştırabileceği kavramların kapsamını genişletmektedir; araştırmacılar bloklar, boncuklar ve toplar gibi oyuncaklara bilişimsel güç eklemiştir, bu sayede küçük çocuklar eskiden onlar için çok ileride olduğu düşünülen geribildirim ve oluşum gibi dinamik süreçleri ve “sistem kavramlarını”  öğrenebilmektedir (Resnick, Berg, & Eisenberg, 2000).

Bu gelenekte, robotbilim çocukları teknoloji ve mühendislik dünyasıyla tanıştırmak için bir fırsat sunmaktadır. Robot manipülatif oyuncakları çocukları ince motor becerilerini ve el-göz koordinasyonunu geliştiren ve birlikte çalışmayı ve takım çalışmasını gerektiren aktivitelere davet eder. Ayrıca, soyut fikirleri anlamanın somut ve elle tutulur yollarıdır (Bers, 2008a).

Örneğin, çocuklar robotlarını tasarlamak için mekanik parçalarla oynarken kaldıraçları, bağlantı noktalarını ve motorları incelerler ve basit makineler yaparlar. Makinelerine dişliler ekleyerek matematikteki oran kavramını keşfetmeye başlarlar.

Educational robotic kits are a new generation of learning manipulatives building on the tradition of Montessori and Fröebel, whose early “manipulatives” were designed for children to develop a deeper understanding of such concepts as number, size, and shape (Brosterman, 1997).

Today, most early childhood settings include Cuisenaire rods, pattern blocks, DigiBlocks, and other manipulatives, carefully designed to help children build and experiment. Recently, “digital manipulatives” expand the range of concepts that children can explore; researchers have embedded computational power into toys such as blocks, beads, and balls, so young children can learn about dynamic processes and “systems concepts,” such as feedback and emergence that were previously considered too advanced for them (Resnick, Berg, & Eisenberg, 2000).

Within this tradition, robotics presents an opportunity to introduce children to the world of technology and engineering. Robotic manipulatives invite children into activities that develop fine motor skills and hand-eye coordination and into activities that involve collaboration and teamwork. They also provide a concrete and tangible way to understand abstract ideas (Bers, 2008a).

For example, while playing with mechanical parts to design their robotic creatures, children explore levers, joints, and motors, and they build simple machines. By adding gears to their machines, they begin to explore the mathematical concept of ratio.

Bilgisayar Programlama, Bilişimsel Düşünme ve Çocuklar

Robotbilimle ilgilenmek fiziksel çalışmalar üretmekten fazlasını içermektedir. Robotlara “hayat” vermek bilgisayar programlamayı gerketirmektedir. Bu nedenle, çocuklar bilgisayar programları –robotların hareket etmesini ve çevrelerini algılayıp çevreye karşılık vermesini sağlayan algoritmalar veya komut dizileri-  yapmayı öğrenirler.

Çocukların bilgisayar programlaması ile ilgili çalışmalar Seymour Papert’in çocukların metin tabanlı Logo programlama dilini kullanarak kontrol edebilecekleri kaplumbağayı geliştirdiği ve daha sonra Logo Lab adını alan MIT’deki Yapay Zekâ Laboratuvarı’nda on yıllar önce başlamıştır (Bers, 2008a).

Son araştırmalar 4 yaş kadar küçük yaştaki çocukların bilgisayar programcılığıyla ilgili temel kavramları anlayabileceklerini ve basit robotlar yapabileceklerini göstermiştir (Bers, Ponte, Juelich, Viera, & Schenker, 2002; Cejka, Rogers, & Portsmore, 2006).

Daha önce Logo ile yapılan çalışmalar yapılandırılmış bir şekilde sunulduğu zaman bilgisayar programlamanın küçük çocukların görsel hafızalarını ve temel sayı anlayışını ve problem çözme teknikleri ile dil becerilerini geliştirmeye yardımcı olabileceğini göstermiştir (Clements, 1999). Papert (1980) ve Resnick’in (1996) çalışmaları programlamayı öğrenmenin insanların düşünme şekillerinde değişikliklere de yol açabileceğini göstermiştir.

Bilişimsel düşünmenin matematiksel düşünme (problem çözme gibi), mühendis düşüncesi (tasarlama ve değerlendirme süreçleri) ve bilimsel düşünce (sistematik analiz) ile pek çok ortak yanı vardır.

Bilişimsel düşünme terimi Papert ve arkadaşlarının tasarım tabanlı yapılandırmacı programlama ortamları üzerine yaptıkları çalışmadan doğmuştur. Bilişimsel düşünme terimi problemleri algoritmik olarak çözme yollarını ve teknolojik akıcılık kazanmayı ifade etmektedir (Papert, 1980, 1993). Bilişimsel düşünmenin temeli soyutlamadır – kavramları durumlardan soyutlama ve “doğru” soyutlamayı değerlendirme ve seçmedir. Girdilerin seçilmesine (değişkenlerin ve bilgisayar komutlarının yönlendirilmesine), çıktıların gözlemlenmesine (çıktı verileri) ve bu ikisi arasında olanların analiz edilmesine dayalıdır.

Bilişimsel düşünme bilgisayar komutlarından (programlama dilleri) soyutlama yapma, hesaplama davranışları, olası “hataları” ve hata yerlerini belirleme, girdi-hesaplama-çıktı algoritmasında hangi ayrıntıların vurgulanıp hangilerinin tutulacağına ve eleneceğine karar verme yeteneğini içermektedir (Wing, 2006).

Computer Programming, Computational Thinking, and Children

Working with robotics involves more than building physical artifacts. Bringing robots to “life” involves computer programming. Thus, children learn to create computer programs—algorithms or sequences of instructions that allow robots to move and to sense and respond to their environment.

Work on children’s computer programming began several decades ago at the MIT Artificial Intelligence Lab, which later became the Logo lab, when Seymour Papert developed a floor turtle that children could control using the text-based Logo programming language (Bers, 2008a).

Recent research has shown that children as young as 4 years old can understand basic concepts of computer programming and can build simple robots (Bers, Ponte, Juelich, Viera, & Schenker, 2002; Cejka, Rogers, & Portsmore, 2006).

Early studies with Logo showed that when introduced in a structured way, computer programming can help young children improve visual memory and basic number sense, as well as develop problem-solving techniques and language skills (Clements, 1999). Work by Papert (1980) and by Resnick (1996) has also shown that learning how to program may result in changes to the ways people think.

Computational thinking is a type of analytical thinking that shares many similarities with mathematical thinking (e.g., problem solving), engineering thinking (designing and evaluating processes), and scientific thinking (systematic analysis).

The term grew out of the pioneering work of Papert and colleagues on design-based constructionist programming environments; it refers to ways of algorithmically solving problems and to the acquisition of technological fluency (Papert, 1980, 1993). The foundation for computational thinking is abstraction—abstracting concepts from cases and evaluating and selecting the “right” abstraction. It relies on selection of inputs (manipulation of variables and computational instructions), observation of outputs (outcome data), and decomposition of what happens in between.

Computational thinking involves the abilities to abstract from computational instructions (programming languages) to computational behaviors, to identify potential “bugs” and places for errors, to decide which details in the input-computation-output algorithm to highlight and retain and which to discard (Wing, 2006).

http://ecrp.uiuc.edu/v12n2/bers.html

Bir Cevap Yazın

Aşağıya bilgilerinizi girin veya oturum açmak için bir simgeye tıklayın:

WordPress.com Logosu

WordPress.com hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Google+ fotoğrafı

Google+ hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Twitter resmi

Twitter hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Facebook fotoğrafı

Facebook hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

w

Connecting to %s