流体智力、兴趣与中学计算机科学内容知识之间的关系：结构方程建模方法

《ACM Transactions on Computing Education》：Relationships Between Fluid Intelligence, Interest, and Computer Science Content Knowledge in Secondary Education: A Structural Equation Modeling Approach

本研究探讨德国10所中学高二学生的流体智力、计算机科学兴趣对其内容知识的影响，采用结构方程模型分析，发现两者显著相关，模型解释力达26.7%，强调认知与情感因素结合的重要性，并提出需进一步研究其他变量如自我概念和先验知识。

　　

摘要人工智能摘要

要查看此由人工智能生成的摘要，您必须拥有高级访问权限。

了解更多登录

摘要

摘要

随着计算机科学（CS）能力的重要性日益增加，了解影响K-12教育中计算机科学内容知识的因素变得至关重要。先前的研究表明，在STEM教育中，流体智力、领域兴趣和领域知识之间存在相互关系。然而，对于这些因素如何具体影响中学生的计算知识，目前了解有限，因为许多其他计算机科学教育（CSE）的研究都集中在性别差异、晶体智力或其他变量上。

本研究旨在探讨中学生流体智力（独立于已有知识解决新问题的能力）、对计算机科学的兴趣以及计算机科学知识之间的关系。

研究人员对德国20所中学的198名十年级学生（男生135名，女生55名，其他6名，2名未指定）进行了调查。采用结构方程建模（SEM）方法对数据进行了分析。

分析结果显示，流体智力对学生的计算机科学内容知识有显著影响，同时对计算机科学的兴趣与计算机科学内容知识也存在显著相关性。该模型解释了样本中学生计算机科学内容知识方差的26.7%。

这些发现强调了考虑认知因素（如流体智力）和情感因素（如对计算机科学的兴趣）的重要性。然而，需要进一步的研究来探讨其他变量，如自我概念和先前的计算知识，以更好地理解影响学生计算机科学内容知识的因素。

人工智能摘要

人工智能生成的摘要（实验性摘要）

此摘要是使用自动化工具生成的，未经过文章作者的撰写或审核。它旨在帮助读者发现研究的价值、评估其相关性，并协助来自相关研究领域的读者理解该研究。它是对作者提供的摘要的补充，而作者提供的摘要仍是文章的正式摘要。完整文章才是权威版本。点击此处了解更多。

点击此处对摘要的准确性、清晰度和实用性进行评论。您的反馈将有助于改进未来的摘要版本。

要查看此由人工智能生成的通俗语言摘要，您必须拥有高级访问权限。