The Effectiveness of Using a Congruent Visualization Framework on Learning a Data Structures Course

Abstract

The majority of computer science (CS) educationists agree that learning the Data Structures course (CS2) is very difficult among novices due to its complexity. Consequently, learning the Data Structures course has been associated with a high failure rate. To enable learners understand data structures, algorithms visualizations (AVs) were proposed. Despite the long-term use of AVs in teaching and learning data structures, research shows that such tools have not been as pedagogically effective as expected. This study aimed to evaluate the effectiveness of using a congruent visualization (CV) framework on learning data structures. The framework employs a combination of two congruent program visualization tools, which involve machine-driven and learner-driven approaches. The effectiveness of using the CV framework was evaluated using a combination of experiment, grade analysis, and questionnaire methods. The subjects of the study were 887 first-year undergraduate students from the College of Informatics and Virtual Education (CIVE) of the University of Dodoma in Tanzania, studying the CS 122 Data Structures course. Results show that the use of the CV framework improved both students’ test performance and examination pass rates compared to the traditional approach. Students’ responses from a follow-up survey showed that the use of the CV framework increased students’ motivation and confidence in learning the Data Structures course. Большинство преподавателей информатики (И) согласны с тем, что изучение курса структур данных и алгоритмов (CS2) является сложным процессом из-за его высокой когнитивной нагрузки. Следовательно, изучение CS2 было связано с высоким уровнем неуспеваемости. Чтобы помочь снизить высокую когнитивную нагрузку, возлагаемую на учащихся изучающих CS2, были предложены алгоритмы визуализации (АВ). Несмотря на длительное использование АВ в преподавании и изучении CS2, исследования показывают, что такие инструменты не были столь педагогически эффективными, как это ожидалось. Это исследование было направлено на изучение влияния использования подхода конгруэнтной визуализации (КВ) в преподавании и изучении CS2. В этом подходе используется комбинация двух совместимых инструментов визуализации программ, которые включают подходы, управляемые машиной, и подходы, управляемые учащимся. Воздействие использования КВ-подхода оценивалось с использованием комбинации экспериментов, анализа документов и методов анкетирования. Объектами исследования стали 887 студентов первого курса бакалавриата Колледжа информатики и виртуального образования (CIVE) Университета Додомы в Танзании, изучающих CS2. Результаты показывают, что использование подхода КВ улучшило как показатели непрерывной оценки учащихся, так и показатели результатов сдачи выпускных экзаменов по сравнению с традиционным подходом. Ответы учащихся на последующий опрос показали, что использование подхода CV повысило мотивацию и уверенность учащихся в обучении CS2.