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兴趣驱动的内容创作如何塑造 Scratch 中的非正式学习机会:关于新手使用数据结构的案例研究

人机交互 2026-02-17 v2

摘要

通过对来自 Scratch 的数据进行混合方法分析,我们考察了新手如何利用社区产出的学习资源来学习使用简单数据结构进行编程。首先,我们呈现了一项定性研究,描述了社区产出的学习资源如何创造原型,从而塑造探索过程并可能使兴趣较不常见的一些人处于不利地位。在第二项定量研究中,我们在若干假设检验中发现了支持这一动态的广泛证据。我们的发现揭示了一种社会反馈循环,我们认为其可能限制灵感来源、对扩大参与构成障碍,并限制学习者对一般概念的理解。最后我们提出了若干可能缓解这些动态的方法。

关键词

引用

@article{arxiv.2203.11479,
  title  = {How Interest-Driven Content Creation Shapes Opportunities for Informal Learning in Scratch: A Case Study on Novices' Use of Data Structures},
  author = {Ruijia Cheng and Sayamindu Dasgupta and Benjamin Mako Hill},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2203.11479},
  year   = {2026}
}

备注

Ruijia Cheng, Sayamindu Dasgupta, and Benjamin Mako Hill. 2022. How Interest-Driven Content Creation Shapes Opportunities for Informal Learning in Scratch: A Case Study on Novices' Use of Data Structures. In CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '22), April 29-May 5, 2022, New Orleans, LA, USA. ACM, New York, NY, USA, 16 pages