Viktigt förstå studenternas begreppsvärld

Varför blev du intresserad av ämnet?

 Jag har undervisat i datavetenskap under många år. I ett projekt vid Uppsala universitet fick jag möjlighet att forska inom datavetenskapens didaktik och studera den komplexa lärmiljö som ämnet utgör, med studenter med skiftande förutsättningar och många krångliga begrepp.

Vad handlar avhandlingen om?

 Den handlar om datavetenskapens didaktik och om studenternas olika uppfattningar av olika begrepp, främst inom programmering. Vi har samlat data genom empiriska undersökningar, fördelade på två teman. I det ena har jag och en forskargrupp undersökt om det finns så kallade tröskelbegrepp inom datavetenskapen; begrepp och företeelser som studenterna uppfattar som utmärkande genom att de kan vara svåra att lära sig, att de förändrar och integrerar synen på ämnet och därför är oförglömliga. I det andra har jag intervjuat studenter om deras upplevelser av några lärandebegrepp som är intressanta ur det professionella perspektivet. Genom en fenomenografisk ansats har jag analyserat svaren för att se vilka kvalitativt skilda uppfattningar som finns och vad som skiljer uppfattningarna åt.

Vilka är de viktigaste resultaten?

 Vad gäller tröskelbegrepp kunde vi konstatera att sådana existerar inom datavetenskapen; en kunskap som är värdefull för utformandet av kurser och program. När det gäller lärandebegreppen såg jag att det finns ett antal kvalitativt distinkta uppfattningar  alltifrån ytliga till mycket avancerade beskrivningar.

Vad överraskade dig?

 Framför allt att skillnader i hur studenterna uppfattar ett och samma fenomen är så stora. Det finns sätt att beskriva begrepp på som jag själv inte hade tänkt på.

Vem har nytta av dina resultat?

 Främst lärare i datavetenskap, men även andra forskare inom området. Genom att förstå hur studenterna uppfattar ämnet kan vi förbättra undervisningen för de studenter som ska arbeta med detta professionellt.