Digital kompetanse for fremtiden – Læreres forståelse av algoritmisk tenkning i naturfag
Master thesis
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/3081840Utgivelsesdato
2023Metadata
Vis full innførselSammendrag
Temaet for denne masteroppgaven er algoritmisk tenkning i naturfag.
Algoritmisk tenkning ble et begrep i norske læreplaner etter Fagfornyelsen i 2020 og ble inkludert i naturfag gjennom to kompetansemål tilknyttet programmering, ett kompetansemål etter 7.trinn og ett kompetansemål etter 10. trinn. I denne masteroppgaven er fokuset på kompetansemålet tilknyttet programmering etter 7. trinn.
Både algoritmisk tenkning og programmering er begreper hentet fra informatikk, et fagfelt få lærere har bakgrunn fra. Oppgavens formål er derfor å undersøke hvordan naturfagslærere på mellomtrinnet forstår kompetansemålet etter 7.trinn, begrepet algoritmisk tenkning, og om de opplever å ha nok kompetanse til å undervise i disse nye konseptene. Ved å undersøke dette er målet å besvare den overordnede problemstillingen som ligger til grunn for denne masteroppgaven: «I hvilken grad har man innført algoritmisk tenkning i naturfag etter Fagfornyelsen i 2020?»
Studien bygger på et kvalitativt forskningsdesign med semistrukturert intervju av seks naturfagslærere på mellomtrinnet som metode. Intervjuene ble gjennomført en-til-en med utgangspunkt i en forhåndsbestemt intervjuguide. Intervjuguiden var utformet med utgangspunkt i problemstilling og forskningsspørsmål.
Resultatene viser at lærerne som ble intervjuet i stor grad forstod kompetansemålet som et rent programmeringsmål, og i liten grad klarte å aktualisere programmeringen opp mot naturfag for øvrig. Lærernes forståelse av kompetansemålet ut over dette var variert, samt begrenset og mangelfull sett opp mot det analytiske rammeverket. Lærerne hadde vansker med å forklare begrepet algoritmisk tenkning, og de forklaringene som ble gitt var smale og mangelfulle sett opp mot det analytiske rammeverket. Kun et fåtall av lærerne benyttet begrepet algoritmisk tenkning spontant for å beskrive kompetansemålet, noe som forsterker inntrykket av at lærerne i liten grad knytter algoritmisk tenkning og programmering til det etablerte naturfagspensumet. Et flertall av lærerne tok på eget initiativ opp behovet for mer tid til å jobbe med temaet, samt kurs og videreutdanning. Dette tyder på at lærerne selv opplever å ikke ha nok kompetanse innenfor området algoritmisk tenkning og programmering. The title of this master’s thesis is «Digital competence for the future – Teachers’ perceptions of Computational Thinking in science». The topic is Computational Thinking in science.
The term Computational Thinking (CT) entered the Norwegian curriculum after the renewal in 2020. In science, CT indirectly appears in two competence aims, realized through the term programming, one after grade 10 and one after grade 7. Due to the scope of this thesis, only the latter will be discussed throughout this study.
Both CT and programming are terms that originate from computer science, a field in which few teachers have educational background. Hence, the purpose of this master’s thesis is to investigate how middle school science teachers understand the competence aim after grade 7, the term CT, and whether or not they feel competent to teach these new concepts. By examining these aspects of teachers’ perceptions, the aim is to answer the research question that forms the basis of this thesis: To what extent has Computational Thinking been implemented in science after the curriculum reform in 2020?
The study is based on a qualitative research design with semi-structured interviews of six middle school science teachers. The interviews were conducted individually, based on a predetermined interview guide. The interview guide was designed based on the research aim and purpose and the above-mentioned research question.
The results show that the teachers who were interviewed mainly understood the competence aim after the grade 7 to be strictly about programming. Programming, however, was not primarily understood as a way to teach and learn science. In addition, the teachers' perceptions of the competence aim were different and deficient according to the analytical framework used in this study. The teachers struggled to define the concept of CT, and their attempts to explain the term were limited and inadequate compared to the analytical framework. Only a few of the teachers used the term CT spontaneously to describe the competence aim, which strengthen the impression that teachers do not link CT or programming to the established science curriculum. A majority of the teachers called for more time to work with CT and programming, as well as more education related to these concepts. This implies that teachers do not feel like they have enough competence to teach CT and programming sufficiently.