Early childhood preservice teachers' debugging block-based programs: An eye tracking study

Learning computational skills such as programming and debugging is very important for K-12 students given the increasing need of workforce proficient in computing technologies. Programming is an intricate cognitive task that entails iteratively creating and revising programs to create an artifact. Central to programming is debugging, which consists of systematically identifying and fixing program errors. Given its central role, debugging should be explicitly taught to early childhood preservice teachers so they can support their future students’ learning to program and debug errors. In this study, we propose using eye-tracking data and cued retrospective reporting to assess preservice teachers’ cognitive strategies while debugging. Several eye-tracking studies have investigated learners’ debugging strategies though the literature lacks studies (a) conducted with early childhood preservice teachers and (b) that focus on block-based programming languages, such as Scratch. The present study addresses this gap in the literature. This study used mixed methods to triangulate quantitative findings from eye movement analysis and qualitative findings about employed debugging strategies into the creation of descriptive themes. Results showed that participants developed strategies such as simultaneous review of output and code, use of beacons to narrow down the area to be debugged, and eye fixation on output to form hypotheses. But most often, debugging was not informed by a hypothesis, which led to trial and error. Study limitations and directions for future research are discussed.&nbsp

Expectation incongruence in music and code reading: The eye-tracking approach

Humans create and use different kinds of languages in order to store, view, and convey various types of information. Natural languages, such as English, allow people to communicate with each other in everyday and professional contexts. In contrast, symbolic languages, such as Western music notation or programming languages, enable people to make use of technical devices like musical instruments or computers. Research on the eye movements of expert musicians and programmers has revealed certain similarities in how these symbolic languages are read: unlike text reading, experts read music and code with more regressive eye movements. The current dissertation is the first project that explores music and code reading together. It focuses on one of the aspects of music and code reading that is equally important for both symbolic languages—the skill of working with unexpected information from a notation. In music and programming, this skill is especially required in tasks such as handling surprising melodic patterns and debugging, respectively. This dissertation had three main aims: (1) theoretical exploration of similarities and differences in creating expectations that help with pattern recognition in music and programming; (2) development (in music reading) and creation (in code reading) of research methodologies that can be applied in research on incongruent patterns; and (3) exploration of the cognitive processing of incongruent notation in experienced music readers and one experienced code reader. Surprising elements in familiar patterns hamper their recognition. Article I presents a theoretical exploration of the similarities and differences in building expectations that allow pattern recognition in music and programming. The proposed prediction model, which serves as the solution to Aim 1, includes three components that are common for both music and programming: (1) knowledge of language systems, (2) knowledge of meaning, and (3) knowledge of context. In addition, it also contains two components that differ for music and programming: (4) translation of information and (5) temporal and motor requirements. Experiments presented in this dissertation can be considered to be the first steps toward looking at certain components of the proposed prediction model in detail when prediction works normally (congruent notation) and when prediction is violated (incongruent notation). In order to study the reading of surprising incongruent patterns in music and code, special experimental settings, which provide the solution to Aim 2, were developed for music reading and created for code reading. Hence, the selected setup for the music reading study was based on a prior study (Penttinen et al., 2015), where incongruences were introduced in the “Mary Had a Little Lamb” melody and all music performances were temporarily controlled using a metronome. Experiment 1 developed this set-up by inserting incongruent notes into two different tonalities and by asking participants to play on a piano or sing from the notation. Thus, the music reading experiment focused on the first, second, fourth, and fifth components of the proposed model in music reading. It explored how the meaning of congruent and incongruent musical symbols is processed by experienced music readers. In addition, it also explored the translation of music information into two different performance ways (singing and playing piano) that have different motor requirements. Combining three different eye movement parameters allowed the researcher to describe different aspects of the cognitive processing of incongruent music reading—the temporal aspect, with the help of the eye-time span parameter (ETS), the cognitive effort aspect with the help of the mean pupil size parameter measured only in first-pass fixations, and the attention aspect with the help of the first-pass fixation duration. Experiment 2 on code reading was carefully designed on the basis of the music reading study. Consequently, incongruences were introduced in different parts of the familiar notation. The Bubble sort algorithm—a well-known sorting algorithm—was chosen as an analogue of the “Mary Had a Little Lamb” melody in programming. As in the music reading study, all code reading performances were temporarily controlled. The case code study provided some insights into the first and second components of the proposed model in programming by investigating how an experienced programmer reads sorting algorithms with and without surprising patterns. It particularly focuses on the phenomenon of an experienced reader overlooking the surprising pattern, which is considered to be the original one instead so-called proof-readers’ error. In addition, this study explored the issue of the unit of code reading analysis by comparing two different options: lines and elements. The study introduced saccade velocity as a parameter of cognitive effort for the incongruent code reading analysis. Research findings from these experimental studies provided the solution to Aim 3 and revealed that—in both music and code reading—incongruent patterns in the notation led to changes in fixation and cognitive effort parameters (pupil size and saccadic velocity). In contrast to code reading, strict temporal requirements for the processing of incongruence exist in music reading. The application of the eye-time span (ETS) parameter that describes the distance between the performer’s gaze and musical time, allowed the researcher to investigate the temporal aspect of incongruence processing in the music reading experiment. Hence, experienced readers had longer ETS when they approached the incongruent part of the notation and shorter ETS when they were in the process of struggling with the incongruent part. In addition to incongruent reading, the difference in the performance mode of the same music task associated with the translation of information and motor requirements was studied in the music reading experiment by comparing singing and playing from music scores. Despite the fact that the participants played incongruent melodies better than they sang them, the analysis of eye movement parameters allowed the researcher to discover that singing might be less cognitively demanding than playing. These findings are discussed within the proposed theoretical model of prediction and associated expertise theories.Odotusten vastaisten symbolien lukeminen: katseenseurantatutkimus nuotin- ja koodinluvusta Ihmiset luovat ja käyttävät erilaisia kieliä tallentaakseen, tarkastellakseen ja välittääkseen informaatiota. Luonnolliset kielet, kuten englanti, mahdollistavat ihmisten välisen kommunikaation arkisissa ja ammatillisissa tilanteissa. Sen sijaan symboliset kielet, kuten länsimainen nuottikirjoitus tai ohjelmointikielet, mahdollistavat erilaisten laitteiden, kuten soittimien tai tietokoneiden, operoinnin. Taitavien muusikkojen ja koodinlukijoiden silmänliikkeiden tutkimus on paljastanut joitakin samankaltaisuuksia siitä, miten näitä kahta symbolikieltä luetaan: toisin kuin tekstin lukemisessa, taitavat nuotin- ja koodinlukijat tekevät enemmän regressiivisiä, eli taaksepäin suuntautuvia silmänliikkeitä. Tämä väitöstutkimus on ensimmäinen tutkimushanke, jossa tarkastellaan nuotin- ja koodinlukua rinnakkain. Tutkimus keskittyy tiettyyn, molemmissa symbolikielissä tärkeään piirteeseen, eli taitoon selvitä lukemisen aikana notaatiossa havaittuun yllättävään informaatioon. Sekä musiikin että ohjelmoinnin aloilla tätä taitoa tarvitaan silloin, kun lukijan täytyy käsitellä yllättäviä melodisia kuvioita musiikkikappaletta lukiessaan tai etsiä virheitä koodista. Tällä väitöstutkimuksella oli kolme päätavoitetta: (1) teoreettinen pohdinta nuotin- ja koodinluvun yhtäläisyyksistä ja eroavaisuuksista ja erityisesti siitä, miten taitavat lukijat muodostavat ennakko-oletuksia lukemastaan symbolien tunnistamisen helpottamiseksi; (2) menetelmien kehittäminen (nuotinluvussa) ja luominen (koodinluvussa) inkongruenttien, eli epäyhdenmukaisten, kuvioiden lukemisen tutkimukseen; ja (3) taitavien nuotinlukijoiden ja yhden taitavan koodinlukijan kognitiivisen prosessoinnin tutkiminen silloin, kun lukijat käsittelevät inkongruenttia informaatiota. Yllättävät elementit tutussa visuaalisessa materiaalissa vaikeuttavat kyseessä olevan materiaalin prosessointia. Artikkelissa I pohditaan nuotin- ja koodinluvun teoreettisia eroja ja eroavaisuuksista ja sitä, miten taitavat lukijat muodostavat ennakko-oletuksia lukiessaan. Ehdotettu ennustusmalli, jonka avulla vastataan päätavoitteeseen 1, sisältää kolme molemmille symbolikielille yhteistä komponenttia: (1) tiedon kielijärjestelmästä, (2) tiedon merkityksestä ja (3) tiedon kontekstista. Tämän lisäksi malli sisältää kaksi komponenttia, joissa nuotin- ja koodinluku eroavat toisistaan: (4) informaation kääntäminen laitteelle ja (5) temporaaliset ja motoriset vaatimukset. Tässä väitöstutkimuksessa esiteltävät empiiriset osahankkeet olivat ensiaskelia ennustusmallin komponenttien tutkimuksessa. Kahdessa osahankkeessa tarkasteltiin yksityiskohtaisesti tilanteita, joissa ennakko-oletuksia voi hyödyntää tavalliseen tapaan (kongruentti notaatio) ja kun odotukset eivät toteudu (inkongruentti notaatio). Tässä väitöstutkimuksessa kehitettiin koeasetelmia nuotin- ja koodinluvun aikaisten, yllättävien ja inkongruenttien kuvioiden lukemisen tutkimusta varten (päätavoite 2). Nuotinlukuaiheinen koeasetelma pohjautui aikaisempaan tutkimukseen (Penttinen et al., 2015), jossa epäyhdenmukaisuuksia sijoitettiin tuttuun ”Maijall’ oli karitsa” –melodiaan ja soittosuoritusten ajoitusta kontrolloitiin metronomin avulla. Osatutkimus 1 kehitti tätä asetelmaa edelleen esittämällä tutun kappaleen osallistujille kahdessa eri sävellajissa ja pyytämällä osallistujia toteuttamaan melodia kahdella eri tavalla, soittaen ja laulaen. Osatutkimus 1 keskittyi siis ennustusmallin ensimmäiseen, toiseen, neljänteen ja viidenteen komponenttiin nuotinlukemisen näkökulmasta. Osatutkimuksessa 1 tutkittiin kuinka taitavat nuotinlukijat prosessoivat kongruenttien ja inkongruenttien nuottisymbolien merkityksiä. Tämän lisäksi osahanke selvitti sitä, miten nuottiinformaatio käännettiin kahdelle motorisilta vaatimuksiltaan erilaiselle ”soittimelle” (pianonsoitto ja laulaminen). Kognitiivisia prosesseja inkongruentin materiaalin lukemisen aikana kuvailtiin kolmen eri silmänliikemuuttujan turvin: lukuprosessin ajallista etenemistä selvitettiin eye-time span –mittarin (ETS) avulla, kognitiivista työmäärää mittaamalla pupillin koon vaihtelua, ja fiksaatioiden kestot kertoivat huomion kohdistumisesta notaation eri osiin ensilukemisen aikana. Koodinlukuun keskittyvä osatutkimus 2 suunniteltiin osatutkimuksen 1 koeasetelman pohjalta ja epäyhdenmukaisuudet sijoitettiin jälleen tuttuun notaatioon. Koodinlukukokeessa nuotinlukukokeen ”Maijall’ oli karitsa” –melodian tilalle valittiin hyvin tunnettu kuplalajittelualgoritmi, ja myös koodinlukutehtävässä kontrolloitiin ajankäyttöä. Tapaustutkimuksessa selvitettiin, miten kokenut ohjelmoija luki lajittelualgoritmia silloin kun siinä joko oli tai ei ollut inkongruentteja kohtia. Näin voitiin tarkastella ennustusmallin ensimmäistä ja toista komponenttia koodinlukemisen näkökulmasta. Tapaustutkimus keskittyi erityisesti tilanteeseen, jossa kokenut lukija ohitti yllättävät elementit notaatiossa ja tulkitsi inkongruentin algoritmin oikeaksi ja alkuperäiseksi (ns. proof-readers’ error). Tämän lisäksi osatutkimuksessa 2 testattiin koodinlukututkimuksiin sopivia analyysiyksiköitä vertaamalla kahta vaihtoehtoa, rivejä ja elementtejä, ja esiteltiin sakkadien nopeus kognitiivisen työmäärän tarkasteluun sopivana, koodinlukututkimuksille uutena mittarina. Osatutkimusten 1 ja 2 perusteella vastattiin päätavoitteeseen 3. Osatutkimuksissa selvisi, että sekä nuotin- että koodinlukutilanteissa inkongruentit kohdat notaatiossa johtivat muutoksiin fiksaatio- ja kognitiivisen työmäärän mittareissa (pupillin koko ja sakkadin nopeus). Toisin kuin koodinluvussa, tiukat temporaaliset rajoitteet säätelevät inkongruenssin prosessointia nuotinluvun aikana. Tästä syystä nuotinlukukokeessa hyödynnettiin ETS-mittaria, joka kertoo katseen kohdan ja musiikillisen ajan välisestä etäisyydestä. Taitavien nuotinlukijoiden ETS oli pidempi, kun he lukiessaan lähestyivät inkongruenttia kohtaa, ja lyhyempi, kun he soittivat tätä samaista kohtaa. Inkongruentin kohdan lukemisen lisäksi tutkittiin kahta erilaista esitystapaa (laulaminen ja soittaminen), sillä esitystapa liittyy nuotti-informaation kääntämiseen oikeiksi motoriksiksi liikkeiksi. Vaikka osallistujat soittivat inkongruentit melodiat paremmin kuin he lauloivat ne, silmänliikkeiden tarkastelu osoitti että laulaminen saattoi silti olla osallistujille kognitiivisesti vähemmän vaativaa kuin soittaminen. Näitä havaintoja pohditaan väitöskirjatutkimuksessa esitetyn ennustusmallin sekä asiantuntijuusteorioiden valossa

Identifying Code Reading Strategies in Debugging using STA with a Tolerance Algorithm

The purpose of this study was to identify the common code reading strategies of the high and low performing students engaged in a debugging task. Using Scanpath Trend Analysis (STA) with a tolerance on eye tracking data, common scanpaths of high and low performing students were generated. The common scanpaths revealed differences in the code reading patterns and code reading strategies of high and low performing students. High performing students follow a bottom-up code reading strategy when debugging complex programs with logical and semantic errors. A top-down code reading strategy is employed when debugging programs with simple control structures, few lines of code, and simple error types. These results imply that high performing students use flexible debugging strategies based on the program structure. The generated common scanpaths of the low performing students, on the other hand, showed erratic code reading patterns, implying that no obvious code reading strategy was applied. The identified code reading strategies of the high performing students could be explicitly taught to low performing students to help improve their debugging performance

A methodology for the capture and analysis of hybrid data: a case study of program debugging

No description supplie

Through the Eyes of a Programmer:A Research Project on how to Foster Programming Education with Eye-Tracking Technology

Nowadays, there is a high demand for programming expertise on the labor market. New technologies such as eye tracking could help to improve programming education and thereby help to fulfill this demand. For instance, Eye Movement Modeling Examples (EMMEs) are learning videos that visualize a person’s (the model’s) eye movements while s/he demonstrates how to perform a (programming) task. The eye movements can, for in-stance, get visualized as moving dots onto a screen recording. By observing where an expert programmer looks, programming beginners might better understand what s/he is doing and referring to. Recent studies showed promising first results about the beneficial effects of using EMMEs in programming education. In this manuscript, we present a research project that aims to provide evidence-based guidelines for educational practitioners on how to use eye-tracking technology for programming training. We first introduce the basic concept of EMMEs and exemplary gaps in literature. We then present our first empirical study on how different instructions affect expert programmer’s eye movements when modeling a debugging task (and hence EMME displays). With this manuscript, we hope to inspire more programmers to use eye-tracking technology for programming education