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文科生福音!新研究顯示:數學好≠編程強,英語學的好的人可能更會寫代碼

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編程學習往往會跟數學很強、理科生、男生這些詞聯系起來,但是,數學好就真的編程強嗎?

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大數據文摘出品

來源:massivesci

編譯:Luna

編程學習往往會跟數學很強、理科生、男生這些詞聯系起來,但是,數學好就真的編程強嗎?

華盛頓大學研究人員最近發表的一項研究表明,語言能力和解決問題的能力可以最好地預測人們學習流行的編程語言Python的速度。他們使用行為測試和大腦活動程度測量,來了解它們與參與者學習編程的速度和熟練度之間的關系,這項研究發表在了《科學報告》上。

學習Python的程度與認知能力呈正相關

當你當學習另一種語言時,您可能會想到法語,西班牙語或中文。但是如果是編程語言,Python或Java呢?這兩者的學習過程,可能比你想象的要更相似。

在這項研究中,招募了42名參與者,通過Codeacademy嘗試當下流行的在線編碼課程。參與者被要求完成“學習Python”系列,此系列包括十個課程,每個45分鐘。從完成研究的36名參與者中,他們能夠確定學生的學習速度以及對課程的掌握程度。

在進行在線課程之前,參與者進行了一系列測試,旨在測試數學技能,工作記憶,問題解決能力和第二語言學習能力。在他們的在線編程課程中,研究人員能夠跟蹤他們學習的速度以及在在線軟件內置的測驗中的表現。他們還在研究結束時完成了測驗和編碼任務,以了解他們的整體編碼知識。

那記憶力,解決問題的能力以及對數字或語言的敏銳度對他們學習編碼的速度有多大影響?

研究人員通過比較Python課程前一系列的天賦測試結果,和Python的學習進度以及結果,來確定天賦的不同會對參與者的學習表現造成多少差異:記憶力,解決問題的能力以及對數字或語言的適應程度對他們學習編碼的速度有多大影響?

參與者以不同的速度學習Python,并且在研究結束時具有不同的編程能力。研究人員研究了預測試技能涵蓋的技能與參與者學習Python的方式之間的關系。他們發現,學生對Python的學習程度主要是與一般的認知能力(解決問題和工作記憶)正相關,而他們的學習速度是跟一般的認知能力和語言能力聯系更密切。

這世上有很多“不適合數學”,但適合計算機科學的人

結果顯示,語言能力的差別造成人們學習Python的速度差異達到20%。相比之下,數學預測試的成績僅對學生學習速度變化的有2%的影響,而與他們知識掌握度根本沒有關系。

這說明學習編碼更多地取決于語言技能,而不是數字技能。

腦電圖(EEG)的數據,是另一個顯示了語言能力重要性的證據。腦電圖是一種通過通過顱骨記錄的電模式,來測量大腦活動的方法。在進行在線學習任務之前,研究人員會為參與者提供一個靜息狀態的EEG,該狀態會測量當受試者放松而無所事事時的大腦的模式。

靜止時的電活動具有不同的模式。這些模式之一是稱為β振蕩的電活動的慢波。過去的研究表明,靜止時高水平的β振蕩與學習第二語言的能力有關。

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在這項研究中,這些β振蕩的高水平與更快的學習速度和掌握更多的編程知識有關。盡管這一發現為語言學習與編碼學習之間的聯系提供了額外的支持,但尚不清楚β振蕩與學習成果的關系,因此,還需要進行更多的研究來證明這種關聯。

綜上所述,這些結果說明語言技能是學習編程(或至少是學習Python)不可或缺的一個方面,而數學技能并不能很好地預測參與者的學習水平或速度。這個設想對圍繞編程的普遍印象具有重要意義,因為傳統來說,編程通常被視為“數學要求高”的領域。

語言能力關乎學習編程的能力,女生或許更擅長學習編程

關于程序員,有許多假設,尤其是關于誰是一個好的程序員。女人通常會覺得自己不符合“典型”的計算機程序員的想法。但是,女孩的平均語言能力通常比男孩高。

由于語言能力與學習編程能力正相關,或許女生更擅長學習編程。

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的確,有些領域需要數學和編程的技能,但這兩種技能都需要的編程工作范圍有限。根據這項研究,似乎沒有必要對每個計算機科學專業都提出高級數學的要求。同時,在數學的要求上增加靈活性,可以幫助招到和留住更多計算機專業的學生。

明確地將語言技能與編程聯系起來,并提供不需要高級數學的教育選擇,可能有助于改善程序員的多樣性,同時讓學生掌握他們所需的編程技能。現在,迅速普及計算機知識的“訓練營”類教育,會導致參與者缺乏微積分知識就開始打退堂鼓。

隨著編程成為許多工作的先決條件,現在是時候討論關于學習編程的先決條件的時候了。基于這項新研究的結果,大學和個人應該重新考慮他們如何學習程序設計,以及什么才能把編程在工作發揮作用。這世上可能有很多“不適合數學”,但適合計算機科學的人。

所以,之前一直以自己“數學不好”拒絕編程的同學們,可以學習起來啦!

相關報道:

https://massivesci.com/articles/programming-math-language-python-women-in-science/

 

責任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
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