Programmering i biovitenskapelige problemstillinger

Abstract

Programmering får en stadig sterkere rolle i de ulike realfagene. Dette ser vi gjennom fagfornyelsen i norsk grunn- og videregående skole, og på behovet i næringslivet. Universitetet i Oslo er blant de første i Norge til å innføre programmering som en obligatorisk del av realfagene. Siden realfaglig programmering er så, er det behov for forskning på dette feltet. I min studie har jeg forsøkt å kartlegge hvordan biologistudenter arbeider med programmeringsoppgaver. Informantene i denne studien har vært tre grupper med studenter som tar emnet «Innføring i beregningsorienterte modeller i biovitenskap» (BIOS1100), et obligatorisk emne for alle studenter som studerer biovitenskap ved UiO. Studien har blitt gjennomført ved å bruke en kombinasjon av fokusgruppeintervju og observasjon av gruppearbeid. I tillegg har jeg anvendt et spørsmål i et spørreskjema som ble gitt ut til alle studentene ved BIOS1100. Funnene fra denne studien viser at studentene møter en rekke utfordringer når de programmerer i biovitenskapelige emner. Utfordringene er i stor grad knyttet til å lage store programmer, forstå hva som skal programmerers, bruke ulike programstrukturer og anvende matematikk. Jeg argumenterer for at mange av disse utfordringene er en konsekvens av manglende strategisk kunnskap hos studentene. I hovedsak viser studentene til to typer strategier når de programmerer; 1) bruk av eksempelprogrammer, 2) prøving og feiling. Videre ser vi at biovitenskapelige problemstillinger har liten påvirkning på arbeidet med å skrive programmer, men at det både kan ha positiv og negativ effekt på studentenes ferdigheter/læring til å løse programmeringsoppgaver. Samtidig virker studentene å ha større interesse for programmering når de får arbeide med biovitenskapelige problemstillinger. Til slutt ser vi at studentene for det meste programmerer i grupper og at dette kan ha både positive og negative følger for studentenes læring av programmering. I denne studien argumenterer jeg for at problemløsning bør vektlegges i programmeringskurs. Her kan «Computational thinking» være en nyttig problemløsningsstrategi for å lære studentene hvordan de bedre og mer effektivt løser programmeringsoppgaver.

Programming is getting a more prominent role in the natural sciences. This is visible through the renewal of curricula in the Norwegian school, as well as the demand from today’s workplace. The University of Oslo (UiO) is among the first in Norway to include a mandatory programming course in their natural sciences. Since the research field of programming in natural sciences is still in its early stages, there is a demand for more research in this field. I have tried in my study to map how biology students work with programming tasks. The informants in this study are three groups of students who attend the course “Introduction to Computational Modelling in the Biosciences” (BIOS1100), which is a mandatory course for all students who study bioscience at UiO. The study has been conducted by using a combination of focus group interviews and observation of groups working with programming tasks. I have also used one question from a questionnaire that was given to all the students at BIOS1100. The findings from this study show that students face several challenges while programming in bioscience. The challenges we found in this study include writing programs, understanding what the students are supposed to code, using different data structures and using mathematics. I argue that these challenges are caused by students lack strategic knowledge in programming. In this study we mainly found to types of strategies used by the students; 1) use of example codes, 2) trying- and failing. We also see that tasks involving bioscientific knowledge did not affect how the students were writing their codes. We did however see that bioscience knowledge could have both a positive and negative effect on their ability to solve the programming problems. It seems though that having the bioscience included in the programming tasks makes the students more interested in learning how to program. In the end we can also conclude that the students are mostly programming in groups and this can have both positive and negative consequences for learning programming. I have in this study concluded that problem-solving skills should have a bigger role in programming courses. “Computational thinking” may be a useful problem-solving strategy for the students to learn. In doing so they may get better and more efficient in solving their programming tasks.