On the Concept of Exnovation – A Call for a Rebirth of the Concept, and for Exnovation Theory and Practice

submittedVersio

Tacit Assumptions

Translatio

Ungdomstrinnets reise mot algoritmisk tenkning og programmeringskompetanse

I en stadig mer digitalisert hverdag så vi ved innføringen av Kunnskapsløftet 2020, et tiltak for å øke norske elevers digitale kompetanse. Dette ble gjort gjennom innføringen av algoritmisk tenkning og programmering i læreplanen, i tråd med trender i resten av Europa. Algoritmisk tenkning beskrives i kjerneelementet «Utforskning og problemløsning» som en systematisk problemløsende metode. I sammenhengen med å lære elevene å tenke algoritmisk blir ofte programmering brukt som et pedagogisk verktøy. Formålet med vår studie er å undersøke hvordan elementer av algoritmisk tenkning fremheves i programmeringsinnholdet på ungdomstrinnet, og kommentere på hvorvidt dette er dekkende for bestillingen i kjerneelementet. Studiens empiri er basert på en kvalitativ analyse, med kvantitative innslag. Vi har gjennomført en innholdsanalyse på læreverk fra ungdomstrinnet, ved bruk av et rammeverk utviklet av forskerne Bråting og Kilhamn (2022). De har funnet frem til seks handlinger knyttet til hvordan utvikle elevenes evne til algoritmisk tenkning, hvor vi har knyttet disse handlingene opp mot elementer funnet i beskrivelsen av algoritmisk tenkning hos Utdanningsdirektoratet. Vi undersøkte til sammen 178 oppgaver, og fant 550 handlinger. Funnene fra analysen viser at læreverkene på ungdomstrinnet trolig gir elevene på norsk skole mulighet til å utvikle evne til algoritmisk tenkning, men at flere av verkene utelater viktig elementer i betydelig omfang. Omfattende bruk av elementer som utforskning og feilsøking, og å finne mønster og sammenhenger mangler i flere verk. Spesielt delen om utforskning nevnes både i kjerneelement og i kompetansemål for ungdomstrinnet. Større vektlegging på dette kan være fordelaktig for elevenes evne til algoritmisk tenkning. Det vi ser er at det er en overvekt av oppgaver som ber elevene forme og skape i arbeidet med programmeringsoppgaver. Dette er en handling som kan kreve mye av både elever og lærere, og ettersom det er mange lærer som har gitt ytring for at de mangler tilstrekkelig kompetanse innen programmering kan oppgaver som dette vise seg å være utfordrende i klasserommet. Vi konkluderer med at programmeringsinnholdet i læreverk på ungdomstrinnet delvis dekker bestillingen fra kjerneelementet, men at flere av dem utelater tilstrekkelig bruk av viktige elementer

Warming trends and long-range dependent climate variability since year 1900: A Bayesian approach

Temporal persistence in unforced climate variability makes detection of trends in surface temperature difficult. Part of the challenge is methodological since standard techniques assume a separation of time scales between trend and noise. In this work we present a novel Bayesian approach to trend detection under the assumption of long-range dependent natural variability, and we use estimates of historical forcing to test if the method correctly discriminates trends from low-frequency natural variability. As an application we analyze 2° × 2° gridded data from the GISS Surface Temperature Analysis. In the time period from 1900 to 2015 we find positive trends for 99% of the grid points. For 84% of the grid points we are confident that the trend is positive, meaning that the 95% credibility interval for the temperature trend contained only positive values. This number increased to 89% when we used estimates of historical forcing to specify the noise model. For the time period from 1900 to 1985 the corresponding ratios were 42 and 52%. Our findings demonstrate that positive trends since 1900 are now detectable locally over most of Earth's surface