Programmering og Fagfornyelsen
En casestudie om lærernes nye situasjon og holdninger til programmering i skolen
Erlend Stenlund
Masteroppgave
Informatikk: Programmering og systemarkitektur 60 studiepoeng
Institutt for informatikk
Det Matematiske og naturvitenskaplige fakultet UNIVERSITETET I OSLO
Mai 2021
II
III
Programmering og Fagfornyelsen
En casestudie om lærernes nye situasjon og holdninger til programmering i skolen
Erlend Stenlund
IV
© Erlend Stenlund 2021
Programmering og Fagfornyelsen Erlend Stenlund
http://www.duo.uio.no/
Trykk: Reprosentralen, Universitetet i Oslo
V
Sammendrag
Bakgrunn: Fornyelsen av nasjonale læreplaner i 2020 har endret store deler av innholdet i læreplanene for grunnskolen og videregående skole i Norge. En av de store endringene i læreplanene er innføringen av algoritmisk tenkning som en metode for problemløsning og programmering som verktøy for å realisere det. Fra før fagfornyelsen hadde majoriteten av landets lærere lite forkunnskaper i programmering, og kun et mindretall lærere hadde gode forkunnskaper. Som følge av fagfornyelsen har mange lærere gjort tiltak for å lære seg programmering og fornyet sitt læringsopplegg på kort tid.
Problemstilling: Denne oppgaven forsøker å belyse følgende knyttet til fagfornyelsen:
1. Hvordan har lærernes forkunnskaper og forberedelser i programmering betydning for hvordan programmering blir formidlet?
2. Hvordan er lærernes synspunkter og holdninger til innførelsen av programmering i skolen i lys av fagfornyelsen?
Metode: En kvalitativ casestudie med litteraturgjennomgang av forskning om programmering i skolen i andre land, observasjon på etterutdanning for lærere, og semi-strukturerte intervjuer med syv lærere fra ungdomsskolen og åtte lærere fra videregående skole.
Resultater fra de intervjuede lærerne viser det er varierende grad av programmerings- kompetanse blant lærerne. Lærerne med gode forkunnskaper kan undervise mer rettet mot informatikk. Det påpekes at det er en mangel på fagdidaktikk for programmering. Blant lærernes synspunkter mener de at programmering kan være artig, spennende, tidkrevende og vanskelig å mestre. Blant lærernes holdninger mener mange av lærerne at den nye situasjonen med programmering i matematikkfaget er lite optimal, og vil heller ha programmering som eget fag. Mange av lærerne opplever en misnøye av å ikke ha fått nok støtte, og peker på at det har vært for lite tid til forberedelser, utilstrekkelig kursing, og en mangel på fagdidaktikk.
Likevel er de fleste intervjuede lærerne optimistisk for fortsettelsen av fagfornyelsen.
Konklusjon: Det bør rettes et fokus for å lage tilpasset fagdidaktikk, og tilrettelegge for kompetansehevingstiltak i programmering for lærerne. Oppmerksomhet bør rettes til læreres holdninger til ny digital teknologi i skolen for teoretiske rammeverk, som tar for seg digital teknologi i undervisningen.
VI
Abstract
Background: The renewal of the national curricula in 2020 has made changes to the content of the curricula for primary and secondary schools in Norway. One of the changes involves introducing Computational Thinking as a strategy for problem-solving, achieved using programming. However, most teachers had little prior programming knowledge, while only a small minority of teachers had prior programming knowledge before the inclusion of
programming in the curricula was decided. Therefore, many teachers have made efforts to gain programming competence and prepared new content for their subjects, all in a relatively short timeframe.
Aim: This task attempts to shed light on the following aspects:
1. How has the teachers' prior knowledge and preparations in programming any significance for how programming is conveyed?
2. How are the teachers' views and attitudes towards introducing programming in schools following the renewal of the national curricula?
Method: A qualitative case study was conducted with a literature review of research for programming in schools in other countries, observations of in-service training for teachers, and semi-structured interviews with seven teachers from lower secondary schools and eight teachers from upper secondary schools.
Results from interviewed teachers shows a varying degree of programming competence among the teachers. Teachers with good prior knowledge in programming can teach their pupils more aimed towards informatics. It is pointed out that there is a lack of subject didactics for programming. Among the teachers' views, they think that programming can be fun and exciting, time-consuming and difficult to master. Among the teachers' attitudes, many teachers argue that the new situation with programming in the mathematics subject is not very optimal and would rather have programming as a separate subject. Many teachers have
experienced dissatisfaction with not having received enough support and point out that there has been too little time for preparation, insufficient training, and a lack of subject didactics.
Nevertheless, most interviewed teachers are optimistic about the continuation of the renewed national curricula.
VII Conclusion: An emphasis should be placed on creating adapted subject didactics and promote measures for skill development in programming for teachers. Attention should be directed to teachers' attitudes towards new digital technology in schools in theoretical frameworks that address digital technology in teaching.
VIII
Forord
Det har vært et privilegium å ha fått muligheten til å skrive en masteroppgave, og virkelig kunne fordype meg i fagfornyelsen og lærernes nye situasjon, med et fokus på programmering i skolen. Det har vært utfordrende, men på veien har det også vært mange åpenbaringer og høydepunkter. Jeg har lært utrolig mye, og virkelig fått oppleve hva det vil si å være en forsker.
Først og fremst vil jeg takke veilederen min Henrik Løvold for verdifulle faglige diskusjoner, samt alle kolleger i 10. etasje på IFI for at dere heiet på meg gjennom hele masterskrivingen.
Takk til min gode venn Steffen Almås. Det har vært mange gode lattere gjennom hele studietiden! Takk for at du støttet meg i pandemiens uforutsigbare tid.
Så vil jeg rette en stor takk til familien min. Takk til Tiril og Beppep for korrekturlesing og for gode innspill gjennom hele masterskrivingen. Til sist vil jeg takke mine foreldre for støtten og engasjementet dere har gitt meg gjennom hele studietiden.
IX
Innholdsfortegnelse
1 Introduksjon ... 1
1.1 Bakgrunn for studien ... 1
1.2 Forskningsspørsmål ... 2
1.3 Motivasjon ... 3
1.4 Struktur av masteroppgaven ... 4
2 Bakgrunn ... 5
2.1 Programmering ... 5
2.1.1 Historisk tilbakeblikk ... 5
2.1.2 Seymour Papert og Logo ... 6
2.1.3 Innføring av datamaskin og EDB i norsk skole ... 8
2.1.4 Programmeringsspråk ... 8
2.1.5 Blokkbasert programmering ... 9
2.1.6 Fysisk programmering ... 11
2.2 21st Century Skills... 11
2.3 Computational Thinking ... 12
2.4 Programmeringspedagogikk ... 14
2.4.1 PRIMM-modellen ... 15
2.4.2 Lærerens rolle ... 16
2.5 Internasjonale erfaringer om programmering i skolen ... 17
2.5.1 Storbritannia ... 17
2.5.2 Sverige ... 18
2.5.3 Danmark ... 19
2.5.4 Finland ... 20
2.5.5 USA ... 21
2.6 Teoretiske rammeverk ... 21
2.6.1 PfDK ... 21
2.6.2 TPACK ... 23
2.6.3 PEAT-modellen ... 24
2.6.4 DAS-modellen ... 25
3 Teori ... 26
3.1 Fagfornyelsen som prosess ... 26
X
3.2 Fagfornyelsen ... 29
3.2.1 Algoritmisk tenkning ... 29
3.2.2 Programmering – mer enn bare koding ... 31
3.2.3 Dybdelæring ... 32
3.2.4 Nye læreplaner for grunnskolen ... 32
3.2.5 Nye læreplaner for videregående skole ... 33
3.3 Etterutdanning, kursing og forberedelser ... 34
4 Metode ... 37
4.1 Casestudie ... 37
4.1.1 Design av casestudie ... 37
4.2 Valg av metode for datainnsamling ... 39
4.2.1 Kvalitativ metode ... 39
4.2.2 Kvantitativ metode ... 40
4.3 Datainnsamling ... 40
4.3.1 Litteraturgjennomgang ... 40
4.3.2 Observasjon ... 41
4.3.3 Intervju ... 41
4.4 Validitet ... 45
4.5 Etikk... 46
5 Resultat ... 47
5.1 Observasjon på etterutdanningskurs ... 47
5.2 Lærernes kunnskaper ... 48
5.2.1 Forkunnskaper i programmering ... 49
5.2.2 Lærernes forberedelser ... 49
5.3 Lærernes synspunkter ... 51
5.3.1 Synspunkter på programmering ... 51
5.3.2 Muligheter for programmering i skolen ... 52
5.4 Formidling av programmering ... 54
5.4.1 Læringsopplegg på ungdomsskolen ... 55
5.4.2 Læringsopplegg på videregående skole ... 56
5.4.3 Lærerrollen når programmering læres bort ... 57
5.4.4 Hvordan lærerne mener at elever lærer programmering best ... 58
5.4.5 Hva lærerne legger i begrepet «programmeringspedagogikk» ... 58
XI
5.5 Lærernes holdninger ... 59
5.5.1 Lærernes nåværende situasjon ... 60
5.5.2 Programmering som et eget fag ... 62
5.5.3 Har lærerne fått nok støtte? ... 62
5.5.4 Følte lærerne seg klar til skolestart 2020? ... 64
5.5.5 Lærernes tanker om fortsettelsen av fagfornyelsen ... 64
6 Diskusjon ... 66
6.1 Lærernes forkunnskaper, forberedelser og formidling ... 66
6.1.1 Læreres forkunnskaper ... 66
6.1.2 Læreres forberedelser ... 67
6.1.3 Formidling av programmering ... 68
6.2 Lærernes synspunkter og holdninger ... 72
6.2.1 Lærernes synspunkter ... 72
6.2.2 Lærernes holdninger ... 73
6.3 Implikasjon for teori ... 76
6.4 Implikasjon for praksis ... 77
6.5 Begrensninger i casestudien ... 77
6.6 Validitet ... 79
7 Konklusjon ... 81
Litteraturliste ... 84
Vedlegg 1 - NSD Godkjenning ... 94
Vedlegg 2 - Forespørsel til rektor ... 96
Vedlegg 3 - Invitasjon til forskningsprosjekt ... 97
Vedlegg 4 - Intervjuguide ... 100
Vedlegg 5 - Noder i NVivo ... 102
XII
Figurliste
Figur 1: Eksempel på programmering med Scratch. ... 10
Figur 2: 21st Century Skills ... 12
Figur 3: Lærerens PfDK ... 22
Figur 4: TPACK-rammeverket ... 23
Figur 5: Pedagogical, Ethical, Attitudinal and Technical dimensions of Digital Competence in Teacher Education. ... 24
Figur 6: Dimensions of Attidudes towards Science. ... 25
Figur 7: «Den algoritmiske tenkeren» ... 30
Figur 8: Algoritmisk tenkning, programmering og koding satt i kontekst. ... 31
Figur 9: Basic Types of Designs for Casestudies. ... 38
Figur 10: Visualisering av innebygd casestudie. ... 39
XIII
Tabelliste
Tabell 1 - Oversikt over de intervjuede lærerne fordelt på fylke. ... 44 Tabell 2 - Definisjon av programmeringskompetanse. ... 48
XIV
Forkortelser
BFK – Battelle for Kids CAS – Computing At School
CCTD – Center for Computational Thinking and Design CS – Computer Science
CT – Computational Thinking
DAP – Dimensions of Attitudes towards Programming DAS – Dimensions of Attitudes towards Science DEKOM – Desentralisert Kompetanseutvikling DiCTE – Developing ICT in Teacher Education EDB – Elektronisk Databehandling
ENIAC – Electronic Numerical Integrator And Computer IDE – Integrated Development Environment
IKT – Informasjon- og Kommunikasjonsteknologi IT – Informasjonsteknologi
K-12 – Kindergarten -12th grade
KURT – Kompetansesenter for undervisning i realfag og teknologi LK06 – Kunnskapsløftet 2006
LK20 – Kunnskapsløftet 2020 LKK – Lær Kidsa Koding
MIT – Massachusetts Institute of Technology MOOC – Massive Open Online Courses P21 – Partnership for 21st Century Learning
PEAT – Pedagogical, Ethical, Attitudinal and Technological dimensions PfDK – Profesjonsfaglig digital kompetanse
PLAN C – Professional Learning and Networking in Computing PRIMM – Predict - Run - Investigate - Modify - Make
ProFag – PROgrammering for FAGenes skyld
STEM – Science, Technology, Engineering & Mathematics TPACK – Technological Pedagogical and Content Knowledge UDIR – Utdanningsdirektoratet
UiO – Universitetet i Oslo
1
1 Introduksjon
Verden blir stadig mer digitalisert, og det betyr raske endringer i teknologi, som er med på å definere hvordan mennesker samhandler i det moderne samfunnet. Skolen har blitt en viktig brikke for å tilrettelegge for at kommende generasjoner skal lykkes og tilegne seg nødvendig kunnskap og ferdigheter for fremtiden (Kunnskapsdepartementet, 2017). Særlig digitale ferdigheter er ansett som viktig kunnskap for fremtiden. Flere europeiske land har fornyet sine nasjonale læreplaner for å imøtekomme den teknologiske utviklingen (Balanskat, Engelhardt,
& Ferrari, 2017; Bocconi, Chioccariello, & Earp, 2018). Norge er blant de siste landene i Europa som gjennomfører endringer i læreplanene (Sanne et al., 2016).
Fagene i skolen trenger fornyelse for å møte fremtidens kompetansebehov i arbeids- og samfunnslivet (NOU 2015: 8, s. 8). Det er hovedsakelig gjennom arbeid med de ulike fagene at elevene lærer det de trenger gjennom grunnskolen og videregående skole. Derfor er fagenes oppbygning og innhold viktig når politikere og kunnskapsdepartementet har lagt premissene for hva de nye læreplanene i de ulike fagene skal vektlegge. Fagfornyelsen er en
innholdsreform der store deler av læreplanene har fått nytt innhold. Fagfornyelsen skal legge til rette for at skolens innhold er relevant for den enkelte elev og for samfunn og arbeidsliv (Kunnskapsdepartementet, 2018b).
1.1 Bakgrunn for studien
Som følge av fagfornyelsen har det blitt introdusert et nytt begrep i de nye læreplanene kalt
«algoritmisk tenkning». I praksis går algoritmisk tenkning ut på at elevene skal bryte problemer ned i mindre, mer håndterlige delproblemer, utforske og finne mønstre og sammenhenger. Det er en stegvis prosess for å løse et problem, og kunne bruke teknologisk kompetanse for å få en datamaskin til å løse problemet (UDIR, 2019a). Det betyr ikke
nødvendigvis å skulle bruke datamaskinen til å løse ethvert problem, men å ta utgangspunkt i logikken til hvordan datamaskinen løser problemer, og aktivt bruke den tankegangen som metode for problemløsning. For å få datamaskiner til å løse problemer brukes programmering.
Algoritmisk tenkning gir elevene en problemløsningsmetode, og programmering er verktøyet som brukes for å få datamaskinen til å løse problemet. Med denne endringen har
programmering fått en sentral plass i de nye læreplanene.
2
Det har blitt forespeilet siden 2016 med Ludvigsenutvalget at problemløsning med
resonnering og analyse skal være grunnleggende kunnskap for fremtiden (NOU 2015: 8, s.
10). Da kjerneelementene ble utformet i 2018, ble det bestemt at programmering skulle
komme inn i fagene (Kunnskapsdepartementet, 2018, s. 15). Formelt ble fagfornyelsen vedtatt i november 2019 (Kunnskapsdepartementet, 2019). Åtte måneder senere ved skolestart august 2020 har 1. – 9. klasse i grunnskolen og 1. klasse på videregående skole fått nye læreplaner.
Primært skal programmering innføres i matematikkfaget. I tillegg er også programmering nevnt i læreplanene i naturfag, musikk og kunst og håndverk. I den forbindelse er det flere problemstillinger knyttet til innførelsen av programmering i skolen for alle elever (og lærere).
Programmering som fag og disiplin har mange likheter med informatikk, og programmering kan både være tidkrevende og vanskelig å mestre. Mange lærere i Norge hadde ikke
programmeringskunnskaper fra før fagfornyelsen (Johansen, 2020; Vogt, 2021).
1.2 Forskningsspørsmål
Denne casestudien tar for seg to forskningsspørsmål:
1. Hvordan har lærernes forkunnskaper og forberedelser i programmering betydning for hvordan programmering blir formidlet?
2. Hvordan er lærernes synspunkter og holdninger til innførelsen av programmering i skolen i lys av fagfornyelsen?
Fra disse forskningsspørsmålene kommer det frem flere delspørsmål som må besvares for å kunne belyse lærerens nye situasjon. Det første forskningsspørsmålet består av to delspørsmål som må besvares:
- Hvordan er lærernes forkunnskaper i programmering?
- Hvordan har lærerne forberedt seg for å tilegne seg programmeringskunnskaper?
Det er lite eksisterende forskning på undervisningsopplegg for å lære elever i grunnskolen programmering (Crick, 2017; Waite, 2018). Forskning på pedagogikk for programmering, og erfaringer fra andre land som har innført programmering i skolen skal sammenliknes med de pedagogiske tilnærmingene lærere i Norge har valgt for formidling av programmering i fagene.
3 Det andre forskningsspørsmålet består av to delspørsmål:
- Hvordan er lærernes synspunkter til programmering og til programmering i skolen?
- Hvordan er lærernes holdninger til programmering og til programmering i skolen?
Lærerne har allerede fått utprøvd den nye læreplanen i over et halvt år, og av den grunn har de flere synspunkter om programmering generelt og holdninger til programmering i skolen. I tillegg vil læreres holdninger til fagfornyelsen som prosess og som gjeldende reform tas med i forskningen.
1.3 Motivasjon
Jeg begynte å studere informatikk fordi jeg har en genuin interesse for informasjonsteknologi.
Selv hadde jeg ingen forkunnskaper i programmering da jeg begynte å studere og vet godt hvordan det er å lære et programmeringsspråk for første gang. I løpet av studiet har jeg vært ansatt hos Universitetet i Oslo (UiO) som gruppelærer i faget IN2000 – Software Engineering med prosjektarbeid. Det syntes jeg var både gøy og utfordrende med et ansvar for å formidle et informatikkfag.
Lærernes nye situasjon er på mange områder lik min egen - nemlig å lære å programmere, for så å formidle programmeringskunnskapen videre. Det er dog noen vesentlige forskjeller som må tas til etterretning. Lærerne har hatt liten tid til å tilegne seg programmeringskunnskaper i en ellers hektisk hverdag, og det er ikke en selvfølge at lærerne er like interessert i
programmering som det jeg er. Det åpner opp for er rekke spørsmål om lærernes tilnærminger til å lære seg programmering, og deres holdninger til programmering i skolen når norske lærere beveger seg innpå informatikkens domene.
4
1.4 Struktur av masteroppgaven
Kapittel 2 – Bakgrunn. Tidligere forskning på programmering i skolen med vekt på Computational Thinking, og læreres erfaringer rundt programmering i skolen i andre land.
Kapittel 3 – Teoretisk kontekst. Presentasjon av fagfornyelsen som prosess, dens innhold, hvordan fagfornyelsen har forandret fagene, og hvordan støtte og tilrettelegging for lærere har blitt realisert.
Kapittel 4 – Metode. Valg av metode og beskrivelse av hvordan datainnsamling og analyse har blitt gjennomført.
Kapittel 5 – Resultater. Funn fra intervjuene blir presentert.
Kapittel 6 – Diskusjon. Forskningsspørsmålene blir besvart ved å drøfte funn fra intervju og tidligere forskning.
Kapittel 7 – Konklusjon.
5
2 Bakgrunn
Dette kapittelet legger grunnlaget for kunnskap og forskning som er relevant for å forstå mer om programmering, samt programmering i en skolesammenheng. Det er særlig viktig å se på tidligere forskning som er gjort på å introdusere programmering som kurs, som del av fag og pedagogiske opplegg.
2.1 Programmering
Programmering er en prosess knyttet til produksjon av programkode, det vil si å lage instruksjoner som kan eksekveres – kjøres av en datamaskin. Programmering innebærer mange prosesser, deriblant koding hvor programkoden skrives inn, men også en tankeprosess hvor det kommes frem til en løsning. Programmering er altså mer enn bare koding, og kan ofte assosieres med utforskning, feilsøking og problemløsning (Sevik, 2016).
2.1.1 Historisk tilbakeblikk
Regnemaskiner eksisterte lenge før elektrisiteten kom. Den første regnemaskinen er kjent som kulerammen. De første kulerammene ble laget av kineserne for ca. 3000 år siden.
Kulerammen slik den kjennes i dag er grekernes versjon fra 500-tallet som et enkelt redskap hvor kuler kunne dras langs en rett akse for å representere numeriske verdier (Rossing, Asphjell, & Aas, 2001).
På 1800-tallet kom flere nyskapninger med bidrag til det som er kjent som programmerings- språk og datamaskiner i dag. En av de mer nevneverdige oppfinnelsene Jacquard-vevstolen.
Denne maskinen kunne endre mønster på veven ved å sette inn et hullete kort som var kodet til et spesifikt mønster. Hullkortet gjorde at sekvensen av operasjoner som kunne utføres av vevstolen enkelt kunne endres. Dette åpnet opp for automatisering av vevsmønstre. Hullkortet blir sett på som en viktig nyskapning for å kunne lagre et sekvensielt løp av instruksjoner, nærmere bestemt et program som kan leses og kjøres av en maskin (Rossen & Dvergsdal, 2019)
Den britiske vitenskapsmannen Charles Babbage er kjent som datamaskinens far. Babbage forsøkte å lage to mekaniske regnemaskiner: en differansemaskin (Difference Engine) og en analytisk regnemaskin (Analytical Engine). Den analytiske regnemaskinen ble laget med
6
utgangspunkt i Jacquards-vevstolen sine hullkort slik at den kunne programmeres. Babbage designet regnemaskinen for å kunne utføre aritmetiske operasjoner og plotte resultatet på papir (Rossen & Dvergsdal, 2019). Augusta Ada Byron ble senere involvert i utviklingen av maskinen og senere lagde hun det som ble kjent som det første dataprogrammet (Rossing et al., 2001).
Fra 1840-tallet skulle det gå et århundre til med innovasjon og nyskapninger innen utvikling av datamaskinen før det neste store gjennombruddet. Fra og med sent på 1930-tallet begynte den teknologiske utviklingen for datamaskiner å skyte fart. På 1940-tallet ble de første elektriske datamaskinene introdusert. Under andre verdenskrig lagde forskere i Storbritannia maskinen Colossus for å dekode krypterte meldinger sendt til tyskernes Enigma.
Vitenskapsmannen Alan Turing hadde en sentral rolle i dette arbeidet. Samtidig lagde amerikanerne ENIAC (Electronic Numerical Integrator And Computer) kjent som den første digitale datamaskinen (Rossen & Dvergsdal, 2019).
Datamaskinen utviklet seg videre der mekaniske deler i datamaskinen ble erstattet av vakuumrør. Fundamentet for datamaskinarkitektur ble beskrevet av John von Neumann i 1946. Moderne datamaskiner baserer seg fremdeles på von Neumann-arkitekturen den dag i dag. Den første norskbygde datamaskinen kom i 1954 med navnet NUSSE og ble bygget for forskningsformål. På 1950-tallet ble transistorer introdusert i datamaskindesign og erstattet vakuumrørene. Videre ble integrerte kretser innført og banet vei for enda et gjennombrudd – mikroprosessoren. Mikroprosessoren er den mest avanserte komponenten i datamaskinen som gjør aritmetiske og logiske operasjoner, og kan ses på som datamaskinens «hjerne».
Innførelsen av mikroprosessoren var med på å endre folks syn på datamaskinen (Rossen &
Dvergsdal, 2019).
2.1.2 Seymour Papert og Logo
Introduksjonen av bruk av programmering i undervisningen blir ofte kalt «den første bølgen».
Formålet var å lage programmeringsspråk der yngre elever kunne lære matematikk. Denne utviklingen startet på slutten av 1960-tallet. I 1967 ble programmeringsspråket Logo laget gjennom «The Logo Project» av Seymour Papert og hans kolleger på MIT (Massachusetts Institute of Technology) (Feurzeig, Papert, Bloom, Grant, & Solomon, 1970).
Programmeringsspråket Logo ble laget som et spesialisert verktøy for programmering hvor
7 Papert introduserte «objects-to-think-with», nærmere bestemt en virtuell skilpadde som kunne programmeres til å utføre kommandoer (Papert, 1980, s. 11).
Seymour Papert var en pioner for sitt arbeid med å introdusere programmering i undervisningen, og tok til orde for storstilt skolereform på 1980-tallet. Papert hadde et grunnleggende syn på at læringsmiljøer skapes ved å benytte datamaskiner, og at dette kunne forandre hvordan elevene lærte på (Papert, 1980, s. 6). Elevene kunne programmere relativt avanserte programmer med Logo, og Papert argumenterte for at læringsprosessene elevene tilegnet seg ved å programmere denne typen oppgaver burde være et ideal for kognitiv utvikling for elevene: «… I believe that certain uses of very powerful computational
technology and computational ideas can provide children with new possibilities for learning, thinking, and growing emotionally as well as cognitively» (Papert, 1980, s. 17).
Pea & Kurland (1984) var en av Papert sine største kritikere av påstanden om at
programmering med Logo ville gi økt kognitiv effekt. De argumenterte at det var studier som beviste at programmering ikke førte til bedre problemløsning eller matematisk forståelse om bruk av variabler i matematikk (Pea & Kurland, 1984, s. 159). Samtidig erkjente de at programmering og problemløsning deler noen egenskaper som kunne fremme
tenkningsferdigheter. Pea & Kurland (1984) påpekte at det var behov for mer empirisk forskning på om programmering ga faglig utbytte og overføringsverdi (Pea & Kurland, 1984, s. 162).
Mayer, Dyck, & Vilberg (1986) var også kritiske til Papert sin påstand om at å lære å
programmere ga forbedret tenkning i andre fag. Mayer et al (1986) påpeker at deres forskning oppmuntret idéen om at programmering kunne gi en positiv effekt på tenkeferdigheter direkte relatert til språket som blir lært. De argumenterte for at på det tidspunktet ikke forelå bevis for at programmering forbedrer elevenes intellektuelle egenskaper bedre enn andre fag (Mayer, Dyck, & Vilberg, 1986, s. 609).
Forskning som ble utført på 1980-tallet, oppsummerte i sin helhet at programmering ikke førte til generell problemløsning med overføringsverdi til andre fag. Den pedagogiske revolusjonen som oppfordret til økt bruk av programmering i undervisningen fikk redusert ambisjon, og utviklingen dabbet av.
8
2.1.3 Innføring av datamaskin og EDB i norsk skole
På 1970-tallet ble EDB (Elektronisk Databehandling) introdusert som valgfag i grunnskolen, som linjefag på videregående skole, og på yrkesfag (Kirke- og undervisningsdepartement, 1984, s. 15). I begynnelsen var det få datamaskiner tilgjengelig på norske skoler, og av den grunn var det begrenset hvor mange som kunne velge EDB som valgfag. Senere på 1970- tallet økte interessen for datamaskinen og utstyr ble billigere og mer tilgjengelig (Kirke- og undervisningsdepartement, 1984, s. 4). Begrepet «Datateknologi» ble hyppig brukt da EDB og fagets innhold skulle bli definert. Det var også en debatt om hvorvidt programmering skulle benyttes i EDB, og hvilket programmeringsspråk som var best egnet (Kirke- og undervisningsdepartement, 1984, s. 15). EDB hadde mange forskjellige fagområder: forstå hvordan en datamaskin er oppbygd og hvordan den fungerer, bruke datamaskinen som regnemaskin, tekstredigering, databasebehandling, behandling av lyd og bilde, og interaktive dataprogrammer for læring (Kirke- og undervisningsdepartement, 1984, s. 18–19). Det ble bestemt at det skulle bli opprettet en handlingsplan med forsøksordninger for å prøve ut ulike former for datateknologi. I perioden 1984 – 1988 ble det kjøpt inn store mengder datautstyr til skoleverket: 9000 Tikimaskiner og 5000 Scandismaskiner (Kirke- og
undervisningsdepartement, 1988, s. 6). Fra og med 1990 ble EDB i stor grad byttet ut med begrepet IT. Den teknologiske utviklingen gikk langt raskere enn mange hadde forventet, og at skolene ville også være med på utviklingen som var med på å forandre samfunnet.
Forsøksordningen fra 1984 ble deretter forlenget til 1994 (Kirke- og undervisningsdepartement, 1990, s. 1–2).
På 1990-tallet gikk skolene fra storstilt satsning til mer moderat bruk av datamaskiner i skolen. Inntoget til «The World Wide Web» åpnet en ny arena for kommunikasjon mellom datamaskiner, som ble kommersielt tilgjengelig for allmenheten (Berners-Lee, 1996). Den teknologiske utviklingen fortsetter og datamaskinene blir stadig mindre, raskere og mer effektive. I skolen blir det stadig mer vanlig å bruke dataprogrammer til lærings- og undervisningsformål fremfor å programmere.
2.1.4 Programmeringsspråk
En grunnleggende forutsetning for programmering er at en prosessor kan lese og utføre instruksjoner fra maskinkode. En forenklet måte å skrive maskinkode på er med
assemblerspråk. Dette er et mer leselig tekstbasert språk enn binær maskinkode som samtidig
9 er nært knyttet til instruksjoner. Assemblerspråk foregår på et lavt nivå av kompleksitet kjent som lav-nivå programmeringsspråk (Vihovde, 2019).
Høy-nivå programmeringsspråk er på den andre siden et mer leselig tekstbasert språk enn assemblerspråk (lav-nivå). Disse språkene er laget slik at et definert kodespråk kan brukes for å få datamaskinen til å løse problemer. Høy-nivå programmeringsspråk brukes for å utføre utregninger og prosessere data uten å vite noen ting om maskinkode eller assemblerspråk.
Resten av kompleksiteten vedrørende maskinkode og instruksjoner blir abstrahert bort. For å beskrive hvordan høy-nivå programmeringsspråk abstraherer bort kompleksitet kan en parallell til det dagligdagse være å kjøre bil. Kunnskap om rattet, pedalene og giret trengs for å operere bilen, mens det som skjer inni motoren ikke nødvendigvis er viktig kunnskap for at en person skal kunne kjøre fra A til B.
Når en utvikler programmer med høynivå-språk må programmet oversettes til maskinkode slik at det kan bli lest og kjørt av prosessoren. Noen språk, slik som Java, trenger en
kompilator for å oversette programmet til maskinkode før kjøring. Andre språk, som Python, trenger en «interpret» – nærmere bestemt et dedikert program som tolker og kjører
programmet løpende, linje for linje (Vihovde, 2019).
Et eksempel på høy-nivå tekstbasert programmeringsspråk som benyttes mye i dag er Python.
Det er flere grunner til at Python har blitt et naturlig valg av programmeringsspråk benyttet i undervisning av programmering i skolen. Sammenliknet med andre programmeringsspråk som Java og C, har Python vist seg å være lettere å lære for nybegynnere i programmering.
Python er lettlest og har en enkel syntaks som er nært knyttet til hvordan man uttrykker seg matematisk. Python er ikke et skolespråk, og det kan brukes i profesjonelle sammenhenger utenfor skolen (Haraldsrud, Sveinsson, & Løvold, 2020, s. 14).
2.1.5 Blokkbasert programmering
Papert sine idéer for programmering med Logo var en forløper for utviklingen av begrepet konstruksjonisme, basert på Jean Piagets konstruktivisme – en kognitiv teori som bygger på at elever bygger sin egen kunnskap mentalt gjennom lek og forelesning. Likevel er det et tydelig skille mellom Piagets kognitive teori og Papert sine påstander om at elever lærer mer dersom de lager noe som andre kan se (Papert & Harel, 1991).
10
Blokkbasert programmering baserer seg på konstruksjonisme, og går ut på å skape ny kunnskap når noe blir laget. Det viktigste er å lage noe som er meningsfullt for seg selv og dem rundt seg (Resnick, 1998). For at elever enkelt skal kunne lage noe må hindre som øker kompleksiteten fjernes. Tradisjonelle tekstbaserte programmeringsspråk følger gjerne en syntaks som bestemmer grammatikken for språket. Syntaksen er alle konvensjonene som trengs for å skrive gyldig kode som lar seg kjøre av en datamaskin. Blokkbasert
programmering søker å fjerne kompleksiteten som følger med syntaksen kose erstattes med visuelle blokker som skal tilsvare liknende oppførsel. På den måten kan programmerings- konsepter læres uten å bli stanset av syntaksfeil. Med blokkbasert programmering blir mye av kompleksiteten som følger med syntaksen abstrahert bort mens semantikken – virkemåten forblir den samme.
Scratch er et blokkbasert læringsverktøy utviklet av MIT (MIT, 2021). Scratch har som formål å gjøre det enkelt for barn å lære å programmere (Haraldsrud et al., 2020, s. 88).
Læringsverktøy som Scratch har enkle grafiske grensesnitt kjent som visuelle
programmeringsspråk. Med det grafiske grensesnittet kan elevene bruke predefinerte blokker med enkel funksjonalitet, og sette blokkene sammen til et program. Visuelt sett har Scratch stor likhet med Lego-blokker, og semantiske likheter med enkel programmering. Istedenfor å utelukkende måtte basere seg på lærerens eksempler for å lage programmer, kan elevene selv lage sine egne programmer uten omfattende opplæring.
Figur 1: Eksempel på programmering med Scratch.
11
2.1.6 Fysisk programmering
Fysisk programmering har vist seg å være en svært relevant fremgangsmåte for å lære å programmere ved at det blir brukt fysiske programmerbare komponenter. Mye av det som brukes i dag er basert på Logo sitt læringsvennlige programmeringsmiljø og fysiske komponenter der barn kan lære mer om designet av digitale komponenter og om konsepter som er nært knyttet til algoritmisk tenkning i læringsprosessen. Resnick (1998) mente at bruken av Logo med fysiske programmerbare komponenter gir unge en dypere forståelse av matematiske og naturvitenskaplige konsepter (Resnick, 1998). I dag bruker unge mer og mer tid foran skjermen, og stadig flere komponenter som f. eks. roboter og mikrokontrollere som kan opereres med blokkbasert programmering (Resnick, 2017). Et eksempel på en
mikrokontroller er Microbit, utviklet av BBC (British Broadcast Corporation). Dette åpner opp for mange nye programmeringsmiljøer som skaper en arena for kreativitet og nyskapning.
Et av disse programmeringsmiljøene er Lego Mindstorms, som er en hyllest til Papert.
2.2 21st Century Skills
Det har siden 1980-tallet vært forespeilet behovet for en strategi for å forberede den neste generasjonen med nødvendig kompetanse for det 21. århundre. Det er mange internasjonale aktører som utmerker seg for å tydeliggjøre disse ferdighetene, blant annet organisasjonen BFK (Battelle for Kids) med formål for å støtte skoler og fagmiljøer og styrke elevenes 21st Century Learning. BFK introduserer fagnettverket Partnership for 21st Century Learning som har laget et rammeverk som illustrerer hva de mener er viktige ferdigheter for å lykkes i det 21. århundre. Rammeverket består av grunnleggende fag og temaer for det 21. århundre (se Figur 2). I tillegg er det definert tre kategorier for ferdigheter:
- Livsferdigheter for å kunne mestre utfordringer i livet som skjer utenfor skolen.
- Læringsferdigheter og innovasjon som vektlegger samarbeid, problemløsning og kritisk tenkning.
- IKT-ferdigheter for å utvikle kunnskap gjennom lesing, konsumering og produsering av informasjon, og gjennom media.
(Battelle for Kids, 2021; Kunnskapsdepartementet, 2014; P21, 2015)
12
Figur 2: 21st Century Skills (P21, 2015).
Nyere forskning på overføringseffekt og kognitive ferdigheter av programmering trosser tidligere forskning gjennomført på 1980-tallet som påpekte at det ikke ga noen kognitive fordeler. I en metaanalyse om de kognitive effektene av å lære programmering viser forskerne til at det å lære programmering har visse kognitive fordeler. Forskerne bekreftet at ved å lære å programmere kan elevene oppnå CT gjennom å beherske programmering (Scherer, Siddiq,
& Sánchez Viveros, 2019). Programmering assosieres også en komponent for bedret
problemløsning, og det er viktig at lærerne har fått tilstrekkelig programmeringskompetanse.
Det blir spesifisert av fagmiljøer i EU at det foreligger bevis for at overføring av
programmeringsferdigheter vil skje derom lærerne får opplæringen, og at læreren får brukt kunnskapene som en integrert del av den pedagogiske tilnærmingen som brukes i
klasserommet (Bocconi et al., 2018).
2.3 Computational Thinking
Det var først Jeanette Wing (2006) som etterlyste og oppfordret til å omfavne Computational Thinking (CT): «Computational thinking is a fundamental skill for everyone, not just for computer scientists. To reading, writing, and arithmetic, we should add computational thinking to every child’s analytical ability» (Wing, 2006).
13 Wing foreslo å inkludere CT som en likestilt ferdighet til lesing, skriving og regning, slik at alle skulle kunne ha CT som en analytisk evne (Wing, 2006). CT går mye ut på hva
mennesker kan lære av og utnytte hvordan datamaskinen løser problemer, men da på en menneskelig måte. Det er viktig å være bevisst på hva en datamaskin kan gjøre bedre enn mennesker, og hva mennesker kan gjøre bedre enn datamaskiner når CT defineres. Det betyr ikke nødvendigvis at mennesker bare skal programmere når problemer skal løses, men at programmering er et viktig virkemiddel og å kunne abstrahere på flere nivåer (Wing, 2006).
I 2011 reviderte Wing begrepet CT til følgende: «Computational thinking is the thought processes involved in formulating problems and their solutions so that the solutions are represented in a form that can be effectively carried out by an information-processing agent»
(Wing, 2011). Wing presiserer at CT er en tankeprosess som innebærer å løse problemer på samme fremgangsmåte som en datamaskin, men den nye definisjonen av CT er åpen for tolkning og legger ikke føringer på hvordan det skal realiseres.
Denning & Tedre (2019) definerer CT som mentale ferdigheter og praksiser for å lage beregninger (f. eks. numeriske kalkulasjoner, aritmetikk og trigonometri) som datamaskiner kan gjøre for mennesker, og å forklare og tolke verden som et kompleks av
informasjonsprosesser. Sentralt i CT er å løse problemer ved å få datamaskiner til å utføre oppgaver, og da må det programmeres for å lage et program som datamaskinen kan utføre.
Algoritmen er oppskriften på hvordan problemet skal løses (Denning & Tedre, 2019).
De mange tolkningene av CT gjør det utfordrende å konkretisere hva hvert enkelt land velger å legge i oversettelsen. CT har blitt en samlebetegnelse for tenkemåter som brukes om
hverandre i ulike kontekster. Det norske begrepet for CT er «algoritmisk tenkning» og blir nærmere forklart i delkapittel 3.2.1. I en litteraturgjennomgang av programmering i skolen har det blitt laget en oversikt over de forskjellige synene på hva forskere legger i CT, som
forskerne velger å kalle digital tenkning fremfor algoritmisk tenkning (Dolonen, Kluge, Litherland, & Mørch, 2019):
- Digital tenkning som teknologiforståelse i samfunnet og bevissthet rundt teknologi.
- Digital tenkning som programmeringskompetanse med vekt på syntaks og semantikk.
- Digital tenkning som algoritmisk tenkning og metoder for problemløsning.
14
- Digital tenkning som digital ferdighet med kompetanse om valg og tilpasning av verktøy for å løse et problem.
2.4 Programmeringspedagogikk
Programmeringspedagogikk er læren om overføring av programmeringskunnskap til en bestemt målgruppe. Waite (2018) sin omfattende litteraturgjennomgang ser nærmere på eksisterende forskning på pedagogikk for Computer Science (CS). Tradisjonelt sett har programmering blitt undervist som CS på universitetene, på mellomtrinnet og på
videregående skoler i mange land. Forskning på pedagogikk for programmering har ofte blitt gjort på universitetsstudenter i små grupper. Erfaringene fra universitetene tilsier at studenter lærer programmering godt med kode-gjennomganger (se hvordan kode blir eksekvert
manuelt) og modellering (Waite, 2018). Andre erfaring som har blitt gjort er at det er et for stort fokus på å skrive programmer, og for lite fokus på å lese koden. Sammenliknet med hvordan et naturlig språk læres, læres lesing før skriving (Crick, Davenport, & Hayes, 2016).
Waite (2018) påpeker at eksisterende forskning er i hovedsak rettet mot studenter der forskningen er gjennomført med en liten populasjon og korte tidsperioder (Waite, 2018).
For elever i spennet fra 1. klasse på barneskolen til 3. klasse på videregående skole, kalt K-12 (Kindergarten – 12th grade), er det lite forskning som kan konkludere hva som er effektiv pedagogikk for å lære programmering (Waite, 2018). Crick (2017) argumenterer for at det har blitt forsket på programmeringspedagogikk i 30 år uten at det har blitt funnet grundige eller presise bevis på hvilken pedagogikk som er effektiv, og at det trengs mer forskning som er tilpasset nivået det undervises i på skolen (Crick, 2017).
For fysisk programmering kan investering i elektroniske komponenter være kostbart, og det er behov for å finne pedagogiske opplegg som gir mest utbytte for investeringene. Spill-
programmering viser seg å motivere elevene, men det er lite forskning som indikerer hva som gir progresjon og hvilket programmeringsmiljø som gir utbytte og best langtidseffekt (Waite, 2018).
Bruk av blokkbaserte læringsverktøy kan redusere kognitiv belastning ved at elevene bruker mindre tid på å forstå selve problemet de forsøker å løse, og samtidig klarer å knytte ny læring opp mot det de kan fra før. Bruken av blokkbasert læringsverktøy har vist at overgangen til tekstbasert programmering blir enklere for mange elever (Waite, 2018). Lye & Koh (2013)
15 bekrefter at i undervisningsopplegg for å lære programmering i K-12 blir det brukt visuelle programmeringsspråk basert på konstruksjonisme (Lye & Koh, 2014). Blokkbaserte
læringsverktøy har dog noen begrensninger. Når programmene blir store øker kompleksiteten betraktelig. I tillegg er det funksjonelle begrensninger på hva som er mulig å lage med
blokkene som er til rådighet. For å gjenspeile behovet for programmering som brukes profesjonelt i industrien nevnes tekstbasert programmering som mest nyttig (Dolonen et al., 2019).
Innenfor pedagogikken er det et annet viktig begrep: didaktikk. Didaktikk går ut på hva som er viktig å lære, hvordan dette skal begrunnes og hvordan undervisningen skal legges til rette (Sjøberg, 2020). Når programmering blir en mer fremtredende del av hva elever skal lære på skolen er det behov for mer forskningsbaserte læringsopplegg.
2.4.1 PRIMM-modellen
I Storbritannia har Waite og Sentance (2017) gjennomført et pilotkurs i programmering med PRIMM-modellen, som en forkortelse for «Predict – Run – Investigate – Modify – Make».
Modellen er inspirert av Lee et al (2011) sitt rammeverk «Use – Modify – Create». PRIMM- modellen gir lærere både med og uten programmeringskunnskaper et strukturert opplegg for effektiv læring i klasserommet. Formålene med modellen er mange, deriblant å lære
skoleelever å programmere ved at elevene klarer å lese programkode før de skriver den, og at elevene snakker sammen om koden (Sentance, Waite, & Kallia, 2019).
Med PRIMM-modellen skal elevene gjennomføre strukturerte læringsaktiviteter i par for å gradvis lære å programmere. Modellen legger til grunn at elevene på forhånd skal diskutere seg imellom hvordan et gitt program vil kjøre. Deretter skal elevene kjøre programmet for å se hva som faktisk skjer etterfulgt av felles dialog i klassen. Til slutt gir læreren oppgaver der elevene kan utforske programmet videre. På denne måten vil elevene få mer eierskap til programmet, og forstå hva som skjer linje for linje i programmet, og ha muligheten til å benytte den samme kunnskapen i nye programmer og nye problemer (Sentance et al., 2019).
Forskerne bak PRIMM har valgt å gå bort fra tradisjonell undervisning med kopiering av lærerens kode, og vektlegger heller at elevene skal kunne uttrykke seg muntlig om begreper og konsepter, og kunne forklare medelever hva som skjer når programmene de lager kjøres (Sentance & Waite, 2017). For mange lærere var pilotkurset med PRIMM deres første møte
16
med programmering, og av dem har mange ikke enda utviklet sin pedagogiske faglige kompetanse for å lære programmering. Sentance et al (2019) poengterer lærerens viktige rolle, som en vesentlig faktor til elevers læring. Lærere trenger både selvtillit og ressurser som bygger på forskningsbaserte måter å undervise programmering på (Sentance et al., 2019)
2.4.2 Lærerens rolle
Forsström og Kaufmann (2018) har i sin litteraturgjennomgang sett på 15 artikler knyttet til programmering i matematikkundervisning for elever i grunnskolen. De beskriver ulike praksiser og erfaringer med programmering i skolen. Det fremkommer at lærerens rolle har blitt forandret fra andre fag når programmering undervises. Artiklene gjennomgått beskriver en situasjon der samarbeid mellom elevene er mer utbredt, og at læreren har flere roller (Forsström & Kaufmann, 2018). Nedenfor er det listet opp eksempler for disse rollene:
- Læreren kan være en støttespiller og veileder fremfor en som foreleser.
- Læreren kan bistå elevene med problemløsning, og hjelpe elevene når de står fast.
- Læreren kan legge til rette for å lage et godt arbeidsmiljø i klasserommet.
Funn fra studien viser at når læreren endrer rolle fra foreleser til veileder åpner det opp for mer gruppearbeid der elevene samarbeider om problemløsning. Med lærerens rolleendring legges det opp til at elevene skal lære mer av hverandre (Forsström & Kaufmann, 2018).
17
2.5 Internasjonale erfaringer om programmering i skolen
Norge var et av de siste landene i Europa til å inkludere algoritmisk tenkning og
programmering i de nasjonale læreplanene. Derfor er det viktig å se på andre lands erfaringer med innføring av programmering i skolen. USA og Storbritannia var tidlig ute med å
implementere nye læreplaner som aktivt frontet CT og programmering tidlig i
utdanningsløpet. Rapporten «The Nordic Approach to introducing Computational Thinking and programming in compulsory education» ser nærmere på utdanningssituasjonen i de nordiske landene Sverige, Danmark og Finland.
2.5.1 Storbritannia
I Storbritannia ble faget Computing introdusert allerede i 2014 som et obligatorisk fag fra og med første klasse på barneskolen. Faget har fokus på fysisk programmering med blant annet Microbit og Scratch (Sentance & Waite, 2018).
Sentance & Csizmadia (2017) gjennomførte en spørreundersøkelse etter innførelsen av Computing der britiske lærere identifiserte en rekke utfordringer. Mange lærere som hadde deltatt på flere kurs opplevde manglende selvtillit da de skulle bistå elevene med
problemløsning. En annen utfordring går på differensiering av læringsopplegg som følge av at elevene hadde ulik progresjon og ulik forståelse for problemløsning. Lærere pekte på elevenes manglende forståelse av faget som et problem, og at elevene strevde med feilsøking av
programmer. Det utdypes at elevene trengte tålmodighet når de møtte på problemer de selv ikke klarte å løse, og det ble rapportert at lærere ofte ble konsultert for å få løsningen til problemet (Sentance & Csizmadia, 2017).
En gjennomgang av utdanningsreformen i Storbritannia gjort av The Royal Society beskrev en situasjon der lærere i grunnskolen ikke følte seg kompetente, og de opplevde å undervise et nytt pensum de ikke var kjent med (Crick, 2017; Larke, 2019). Særlig fra 8. – 12. klasse var det mangel på kvalifiserte lærere til å undervise CS (Crick, 2017). Det ble også rapportert at CS-lærere manglet selvtillit da underviste (Sentance & Waite, 2018). Larke (2019) beskriver utfordringer i CS knyttet til læreres varierende tolkning av læreplanen der de endret og modifiserte på pensum og valgte å ignorere eller skrinlegge pensum. Dette grunnet lærerne med at nivået til elevene var for lavt og at de manglet grunnleggende ferdigheter for å aktivt delta i CS (Larke, 2019).
18
Computing At School (CAS) er en frivillig organisasjon grunnlagt i 2008 som samarbeider med British Computer Society. CAS organiserer «hubs» rundt om i Storbritannia, som er en form for samlingssteder for lærere for faglig utveksling og kompetansebygging. På grunn av utfordringene knyttet til Computer Science og ukvalifiserte lærere har CAS sin rolle for å trene lærere og legge til rette for fagmiljøer blitt viktig. CAS har de siste årene hatt en økende medlemsvekst (Jones, Mitchell, & Humphreys, 2013; Sentance & Waite, 2018).
I Skottland har utviklingsprogrammet PLAN C (Professional Learning and Networking in Computing) holdt på siden 2014 med formål om å støtte lærere fra 8. – 12. klasse innen fagfeltet Computer Science. PLAN C tar også utgangspunkt i måten CAS har laget samlingssteder for CS-lærere, med fokus på å skape et fagmiljø med dialog, og deling av læringsmateriale og fokus på utvikling av pedagogikk for CS (Cutts, Robertson, Donaldson,
& O’Donnell, 2017).
2.5.2 Sverige
Sverige har fornyet sine læreplaner og de trådte i kraft høsten 2018. I den nye læreplanen for matematikkfaget har programmering blitt en obligatorisk del. Programmering ble introdusert primært gjennom algebra, og gjennom satsning på problemløsning. I tillegg er det lagt fokus på programmering i teknologi-faget teknik (Skolverket, 2018). Skolverket har laget MOOCs (Massive Open Online Courses) for å lære grunnleggende programmering til lærerne
(Bocconi et al., 2018). Den nye læreplanen i matematikk i Sverige har mange likheter til den norske læreplanen i matematikk, og har derfor overføringsverdi.
Stigberg & Stigberg (2019) gjennomførte en casestudie der fire svenske lærere ble fulgt gjennom det første semesteret der programmering var en obligatorisk del av matematikkfaget.
Studien tok blant annet for seg hvordan matematikk ble undervist i grunnskolen med fokus på hvilke utfordringer lærerne møtte på. Forskerne viste til at lærere tilegnet seg
programmeringskompetanse på ulike måter, som gjennom korte kurs og workshops, sosiale medier, ressurser på internett, og samarbeid med andre lærere i kollegiet. Alle lærere i casestudien resonnerte seg frem til at programmering kunne trene elevens matematikk-
ferdigheter i henhold til den svenske læreplanen. Lærerne mente at elevenes problemløsnings- ferdigheter ble realisert med programmering gjennom prøving og feiling. Opplegget til
lærerne baserte seg i stor grad på at elevene jobbet sammen i grupper. I sin helhet konkluderte studien med at lærerne var kjent med endringene i læreplanen, men møtte på en rekke
19 utfordringer som manglende læremateriale og pedagogikk for programmering som er tilpasset matematikkfaget (Stigberg & Stigberg, 2019).
Mozelius, Ulfenborg & Persson (2019) utførte en studie der åtte ungdomsskolelærere ble intervjuet for å kartlegge deres holdninger til implementeringen av programmering i
matematikkfaget. Forskerne viser at lærernes holdninger til introduksjonen av programmering var overraskende positiv der syv av åtte lærere var positive til innføringen, og at alle lærerne så frem til å undervise programmering. Tre av åtte lærere ga uttrykk for at
programmeringskurs ga et positivt syn på programmering. Seks av åtte lærere så en relevans for programmering i matematikkfaget. Majoriteten av lærerne ga uttrykk for at det hastet med etterutdanning. Lærerne nevner også en rekke utfordringer knyttet til innføringen av
programmering i skolen. Lærere nevner vanskelighet med å undervise programmering knyttet til manglende kompetanse, og at de ikke føler seg komfortable med å undervise noe de ikke behersker fullt ut. En annen utfordring er mangel på tid, ved at det er tidkrevende å inkludere programmering i en allerede travel tidsplan. Lærerne nevner en problematikk hvor
programmering er inkludert i pensum, men ikke noe annet er tatt ut. En lærer peker på at nasjonale styringsdokumenter ikke er lett å tyde, og kan tolkes ulikt (Mozelius, Ulfenborg, &
Persson, 2019).
2.5.3 Danmark
Danmark har implementert digitale ferdigheter som en integrert del i flere obligatoriske fag i grunnskolen med fokus på IKT, IT og media. Danmark har ikke noe begrep som er en direkte oversettelse av CT. Det nærmeste begrepet er teknologiforståelse som brukes i grunnskolen og informatik som brukes i videregående, og som har likheter med Computer Science.
Derimot er digitale ferdigheter og 21st century skills mer hyppig brukt (Bocconi et al., 2018).
«Kodeklassen» er et initiativ mellom den danske IT-industrien og det offentlige som et prøveprosjekt for elever i 6. klasse der de skal lære mer om CT og programmering. Det påpekes av Bocconi et. al. (2018) at det er få høyere utdanningsinstitusjoner som adresserer kursing i CT og programmering (Bocconi et al., 2018). På Universitetet i Aarhus har CCTD (Center for Computational Thinking and Design) en satsning på forskning på utdanning for IT-ferdigheter og 21st century learning skills (Universitetet i Aarhus, 2021).
20
Fra 2017 ble et treårig prøveprosjekt med faget teknologiforståelse undervist på 13 utvalgte ungdomsskoler i Danmark. Faget inneholder mange elementer fra CT deriblant
programmering. Deltakende skoler tok del i en spørreundersøkelse, og lærerne ble intervjuet omtrent ett år ut i prosjektet. Funn fra forskningen viser til at lærerne ikke så på
teknologiforståelse som et eget fag, men som en opparbeidelse av ferdigheter som kunne brukes i andre fag. Noe som kom frem fra intervjuene var lærernes utfordringer: manglende rammeverk for digital kompetanse, utfordringer med varierende nivå hos elevene, og at elevene hadde ulike behov for veiledning fra læreren (Tuhkala, Wagner, Iversen, &
Kärkkäinen, 2019). I 2019 var det 46 skoler med i prøveprosjektet, inkludert barneskoler (Dalgaard, 2019). Fra og med 2021 skal teknologiforståelse være et obligatorisk fag for hele grunnskolen (Tuhkala et al., 2019).
2.5.4 Finland
Finland fornyet sine nasjonale læreplaner i 2014 for 1. – 9. klasse i grunnskolen som et toårig prøveprosjekt før de ble fullstendig implementert fra og med høsten 2016. Et nytt sentralt aspekt i de nye finske læreplanene er noe de kaller tverrgående kompetanser, bestående av syv kompetanseområder som skal undervises på tvers av alle fag, deriblant tenkeferdigheter og digitale ferdigheter. Finland introduserer programmering som en del av matematikkfaget for alle trinn i grunnskolen med vekt på problemløsning. I tillegg blir programmering introdusert i håndverk-faget fra 3. – 9. klasse med fokus på roboter og mikrokontrollere (Mannila, 2018; Opetushallitus, 2014). Finske utdanningsmyndigheter har introdusert flere MOOCs som tilbyr lærere en innføring i programmering og algoritmisk tenkning for alle nivåer i den finske grunnskolen (Bocconi et al., 2018, s. 21). Hver skole får også en dedikert veileder som skal støtte skolene med nytt pedagogisk opplegg og styrke digitalisering i undervisningen. Det har også vært et samarbeid mellom det offentlige og private aktører som f. eks. IT-industrien som har bidratt med å trene lærere i programmering (Mannila, 2018).
Mannila (2018) gjennomførte en spørreundersøkelse av finske lærere i grunnskolen som tok for seg hvilke forutsetninger og behov finske lærere har når de skulle imøtekomme digital kompetanse, som tverrgående kompetanse. Et interessant funn fra spørreundersøkelsen viser til at lærerne vektla et behov for pedagogisk bruk av digitale verktøy. Mannila (2018) påpeker at flesteparten av deltakerne var interessert i digital kompetanse og antageligvis positive til
21 endringene, og at det også var viktig å nå ut til lærere som ikke hadde begynt å forberede seg for endringene i læreplanene (Mannila, 2018).
2.5.5 USA
I USA undervises CS som et STEM-fag (Science, Technology, Engineering & Mathematics).
Yadav et al (2016) gjennomførte en undersøkelse blant CS lærere i USA. De pekte på utfordringer knyttet til at det er mange skoler hvor det bare var en enkelt CS lærer, og et behov for å etablere fagmiljøer for å tilrettelegge både faglig og pedagogisk opplegg for isolerte lærere (Yadav, Gretter, & Hambrusch, 2015). En annen utfordring var at lærere mangler både fagspesifikke og pedagogiske opplegg for å gi tilfredsstillende undervisning av CS. Lærere med formell utdannelse manglet fagspesifikke opplegg, mens lærere med
programmeringsbakgrunn fra industrien manglet pedagogiske opplegg. Lærerne etterlyste en arena for samarbeid med andre lærere og deling av læringsopplegg, gjerne i form av en Online Community, og peker på CAS i Storbritannia som lovende og prominent for å
involvere lærere i faglige diskusjoner og kompetansebygging (Yadav, Gretter, Hambrusch, &
Sands, 2016).
2.6 Teoretiske rammeverk
Dette delkapittelet tar for seg en rekke rammeverk som involverer digital teknologi i
undervisningen. Det rettes også et fokus mot eksisterende rammeverk som tar for seg lærernes holdninger til teknologi.
2.6.1 PfDK
I 2012 lagde Senter for IKT i utdanningen (fusjonert med UDIR i 2019) et rammeverk for lærere kalt Profesjonsfaglig digital kompetanse (PfDK). PfDK skal utvikles gjennom
utdanningen og gradvis gjennom karrieren. Formålet med PfDK sentrerer seg rundt lærerens profesjonsfaglige utvikling og utøvelsen av læreryrket. Begrunnelsen for opprettelsen av rammeverket er at teknologi påvirker hverdagen og endrer mye hvordan mennesker
samhandler i samfunnet, og som må tas hensyn til i utdanningssystemet. Særlig med tanke på anvendelsen av ny teknologi, gås det nå bort fra å være passive konsumenter av programmer
22
og tjenester, til å aktivt kunne bruke teknologien til læringsformål (Kelentrić, Helland, &
Arstorp, 2017).
PfDK består av syv kompetanseområder, og hvert kompetanseområde har assosierte kunnskaper, ferdigheter og generell kompetanse. Til sammen utgjør de syv
kompetanseområdene en profesjonsfaglig digital kompetent lærer (se Figur 3).
Denne casestudien vektlegger de kompetanseområdene i PfDK som tar for programmering og algoritmisk tenkning, samt didaktikk for digital teknologi rettet mot programmering.
Særlig kompetanseområdet «Skolen i samfunnet» er relevant for programmering i skolen. Der spesifiseres det at lærerne skal ha kunnskap om hvordan digital teknologi endrer samfunnet, og hvordan digital teknologi påvirker skolen og lærerprofesjonen, og skal forstå de
grunnleggende prinsippene for algoritmisk tenkning (Kelentrić et al., 2017).
Figur 3: Lærerens PfDK (UDIR).
23
2.6.2 TPACK
Technological Pedagogical and Content Knowledge (TPACK) er et rammeverk for
teknologisk integrasjon i undervisningen basert på Lee Shulmans (1986) Pedagogical Content Knowledge. Koehler & Mishra (2009) tar steget videre med å inkludere Technological
Content Knowledge, som beskriver læreres forståelse for hvordan faglig kunnskap og teknologi påvirker hverandre, og Technological Pedagogical Knowledge, som beskriver lærerens forståelse for hvordan teknologi kan endre måten det blir undervist på (se Figur 4).
TPACK-rammeverket kombinerer effektiv læring med teknologi som krever en forståelse for hvordan interaksjonen med teknologi med faglig innhold og pedagogikk (Koehler & Mishra, 2009).
TPACK-rammeverket viser til at det teknologiske aspektet stadig blir mer vektlagt. Raske endringer i teknologi presenterer en rekke nye utfordringer for lærere når den skal tas i bruk i undervisningen som f. eks. hvordan lærere tolker nytteverdien av ny teknologi og hvordan ny teknologi skal implementeres i undervisningen. En annen utfordring som Koehler & Mishra (2009) viser til er utilstrekkelig kursing for den teknologien lærere skal benytte i
undervisningen (Koehler & Mishra, 2009).
Figur 4: TPACK-rammeverket (Koehler & Mishra, 2009).
24
2.6.3 PEAT-modellen
PEAT står for Pedagogical, Ethical, Attitudinal and Technological dimensions. Det er et rammeverk for digital kompetanse i utdanningen og ble lagd i 2019 under prosjektet DiCTE (Developing ICT in Teacher Education). PEAT-modellen har mange likheter med TPACK- rammeverket som også har en pedagogisk og teknisk dimensjon. Det interessante med PEAT- modellen er at den vektlegger en holdnings-dimensjon (se Figur 5). I PEAT-modellen er alle dimensjonene vektet likt. Holdnings-dimensjonen legger til grunn hvordan lærerne tilegner seg ny teknologi, og videre hvordan de tilpasser den i ulike kontekster. Modellen vektlegger at læreren skal ha en positiv holdning og være åpen til nye teknologier (Dicte, 2019). Engen (2019) er en av forskerne bak PEAT-modellen, og understreker i en forskningsartikkel at utfordringene lærerne møter ikke er den praktiske bruken av digitalt utstyr, men hvordan å implementere og bruke digital teknologi innen et rammeverk for undervisnings- og
læringskontekster (Engen, 2019).
Figur 5: Pedagogical, Ethical, Attitudinal and Technical dimensions of Digital Competence in Teacher Education (Dicte, 2019).
25
2.6.4 DAS-modellen
Det er begrenset mengde forskning som er gjort på å måle de ulike dimensjonene til holdninger for lærere. Van Aalderen-Smeets et al (2011) definerer holdninger som en
psykologisk tendens der noe kan dømmes i form av attributter som god eller dårlig, og positiv eller negativ. Holdninger er stabile, og er vanskelig å endre når holdninger først har formet seg. Van Aalderen-Smeets et al (2011) sin gjennomgang av eksisterende litteratur resulterte i et teoretisk rammeverk for å måle læreres holdninger til vitenskap: Dimensions of Attitudes towards Science (DAS) (se Figur 6). Forskerne poengterer at det teoretiske rammeverket ikke dekker holdninger på generelt grunnlag, men inneholder relevante konsepter som kan benyttes når læreres holdninger til vitenskap utforskes (van Aalderen‐Smeets, Molen, & Asma, 2011).
Figur 6: Dimensions of Attidudes towards Science (van Aalderen‐Smeets et al., 2011).
Hartell, Doyle & Gumaeliuser (2019) lagde et tilsvarende rammeverk knyttet til
programmering: Dimensions of Attitudes towards Programming (DAP), som er basert på DAS-modellen (se Figur 6). Forskningen ble gjennomført i Sverige samme år som
programmering ble introdusert som obligatorisk i læreplanen for matematikkfaget. Det ble gjennomført en spørreundersøkelse med utgangspunkt i DAP-modellen fulgt opp av observasjoner og semi-strukturerte intervjuer av lærere i barneskolen. Noe av funnene fra forskningen indikerte stor variasjon av lærernes rapporterte mestringsfølelse som følge av manglende erfaring med programmering (Hartell, Doyle, & Gumaelius, 2019).
26
3 Teori
Teori-kapittelet presenterer «verdenen» som undersøkes. Det gir en innføring i prosessen til fagfornyelsen, en begrepsavklaring for elementer i fagfornyelsen, hva fagfornyelsen betyr for fagene og for lærerne, og tiltak og forberedelser for å møte endringene som fagfornyelsen medfører.
3.1 Fagfornyelsen som prosess
Fagfornyelsen som prosess inneholder flere utvalg, offentlige utredninger og eksterne
arbeidsgrupper som er med på å forme beslutningsgrunnlaget til hvordan algoritmisk tenkning og programmering kommer til i læreplanene.
Digiutvalget
I 2011 ble Digiutvalget satt til å identifisere og kartlegge eventuelle barrierer for digital verdiskapning. I 2013 ble utredningen levert til Fornyings-, administrasjons- og
kirkedepartementet. Digiutvalget vektlegger at det må satses på å digitalisere det norske samfunnet og de anbefaler å innføre programmering som valgfag på ungdomsskolen. Utvalget påpeker at manglende oppmerksomhet på grunnleggende programmerings- og
utviklingsferdigheter gjør at barn og unge utdannes til å bare bruke digitale verktøy og etterlater en generasjon konsumenter. Utvalget argumenterer for at kommende generasjoner også burde være med på å skape digitale tjenester i fremtiden (NOU 2013: 2, s. 10).
Digiutvalget introduserer «Den digitale skolesekken» basert på «Den kulturelle skolesekken»
for å satse på digital kompetanse og utstyr (NOU 2013: 2, s. 108). Et annet moment som kommer opp i utredningen er hvorvidt programmering er et realfag eller et språkfag (på lik linje med f. eks. spansk, tysk og fransk), og utvalget tar til orde for at det aller beste ville være å introdusere undervisning i programmering allerede på barneskolen (NOU 2013: 2, s. 105).
Borgeutvalget
I 2013 utnevnte UDIR (Utdanningsdirektoratet) en ekstern arbeidsgruppe kalt Borgeutvalget til å gjennomgå matematikkfaget i grunnskolen og i videregående skole. Programmering er ikke eksplisitt nevnt i denne rapporten, men det rettes et fokus på digitale verktøy som hjelpemidler i undervisning og under eksamen. Borgeutvalget erkjenner at digitale verktøy er mer aktuelle enn før, men at dersom noe nytt pensum kommer inn i undervisningen må noe
27 annet pensum ut. Borgeutvalget anbefaler en satsning på etterutdanning i bruk av digitale verktøy for lærere, og at læreplanen for matematikk i videregående skole bør gjennomgås, der digitale verktøy kan få en større rolle (Borge et al., 2014, s. 85).
Ludvigsenutvalget
Kunnskapsdepartementet utnevnte i 2013 et utvalg kalt Ludvigsenutvalget til å utrede
grunnopplæringens fag opp mot krav til kompetanse i et fremtidig samfunns- og arbeidsliv. I utredninger er heller ikke programmering nevnt, men det poengteres at digital kompetanse må komme til uttrykk i alle skolefagene (NOU 2015: 8, s. 10). Ludvigsenutvalget foreslår at kompetanse for fremtidens skole blant annet er kreativitet, innovasjon, kritisk tenkning og problemløsning, og at digitale ferdigheter knyttes til fagspesifikk kompetanse (NOU 2015: 8, s. 36–37). Utvalget peker på at opplæringen av digital kompetanse legges til et bestemt fag, eventuelt noen flere fag der ansvaret er klart formulert og tydelig plassert (NOU 2015: 8, s.
47). Utvalget peker også på at det bør utvikles forskningsbaserte oppsummeringer om undervisningspraksis i fagene for å støtte lærernes profesjonsutvikling (NOU 2015: 8, s. 86).
Lysneutvalget
I 2014 ble Lysneutvalget utnevnt av Justis- og beredskapsdepartementet til å lage en utredning om digitale sårbarheter i Norge. Lysneutvalget ser også på digital kompetanse i utdanningssektoren. Sett fra et IKT-sikkerhetsperspektiv vil Lysneutvalget bygge videre på Digiutvalget sin anbefaling om programmering som eget fag i grunnskolen (NOU 2015: 13, s.
222–223). Lysneutvalget argumenterer at å lære programmering fungerer som et støtteverktøy for andre fag, samtidig som det utvikler analytisk tenkning og evne til problemløsning og stimulerer til kreativitet og gruppearbeid. Utvalget poengterer at utviklingen allerede har startet i EU, men de erkjenner at kunnskap om programmering ikke er noe som kan forventes fra dagens lærere (NOU 2015: 13, s. 225).
Stortingsmelding nr. 28
I Stortingsmelding nr. 28 med navn «Fag – fordypning – forståelse» er programmering kun delvis nevnt. Kunnskapsdepartementet oppretter valgfag programmering for ungdomsskolen som et prøveprosjekt for inntil 20 klasser. På videregående skole fortsetter fagene
Informasjons-teknologi 1 og 2 (Kunnskapsdepartementet, 2015, s. 54).
28
Sanneutvalget
UDIR utnevnte en ekstern arbeidsgruppe kalt Sanneutvalget til å foreta en faggjennomgang av teknologi i grunnopplæringa. Sanneutvalget bemerker: « … det er slående hvordan Norge er et av de få landene som utmerker seg ved å ikke ha konkrete planer om å bringe
programmering inn i skolen som egen aktivitet» (Sanne et al., 2016, s. 73). Sanneutvalget kommer frem til at programmering ikke burde introduseres i matematikkfaget. I stedet anbefaler utvalget å introdusere et nytt obligatorisk fag som omfatter teknologi og
programmering. De argumenterer for at teknologi er et eget kunnskapsområde som skal ha et faglig innhold som ikke er basert på andre fag sine premisser. Utvalget påpeker at flere lærere opplever at de ikke har den nødvendige kompetansen å undervise i teknologi, og dersom teknologi integreres i andre fag vil det bli systematisk nedprioritert (Sanne et al., 2016, s. 75- 76).
Digitaliseringsstrategien 2017-2021
Kunnskapsdepartementet kommer i 2017 med en digitaliseringsstrategi for grunnopplæringen 2017-2021. For å styrke elevenes læring og skolens innhold anbefales det å videreutvikle digitale ferdigheter, bidra til bedre opplæring om teknologi og i bruk av teknologi gjennom fagfornyelsen, samt vurdere hvordan teknologiforståelse, algoritmisk tenkemåte og
programmering skal inngå i bestemte fag. Som en del av satsningen skal valgfaget
programmering innføres som permanent ordning fra 2019, i tillegg til nasjonalt forsøk med programmering og modellering som programfag i videregående skole fra høsten 2018 (Kunnskapsdepartementet, 2017, s. 20). Som en del av satsningen på lærerens kompetanse skal det blant annet jobbes for at PfDK skal være en komponent i alle videreutdannings- tilbudene i «Kompetanse for kvalitet» (Kunnskapsdepartementet, 2017, s. 23).
Kjerneelementer presenteres
Sommeren 2018 presenteres kjerneelementene som legger føringer for retning og
prioriteringer for fagene i de nasjonale læreplanene. Det kommer frem at programmering og algoritmisk tenkning også blir en del av matematikkfaget (Kunnskapsdepartementet, 2018a, s.
15).
Stoltenbergutvalget
I 2017 ble Stoltenbergutvalget utnevnt av Kunnskapsdepartementet for å samle kunnskap om hvorfor kjønnsforskjeller i skolen oppstår, og foreslå tiltak for å motvirke uheldige
