Die Integration von Programmierwerkzeugen in die naturwissenschaftliche Ausbildung hat die Lehre und das Lernen von Physik neu gestaltet und bietet neue Möglichkeiten für das Konzeptverständnis und die Schülerbindung. Diese Studie untersucht die Auswirkungen der Verwendung von Python, zusammen mit Jupyter Notebooks und GitHub, im Unterricht von Einführungskursen in Physik für Erstsemester-Studierende der Informatik und Informationstechnologie. Ein quasi-experimentelles Design verglich ein Semester Unterricht mit Python-Integration mit einem nachfolgenden Semester, das ohne Programmierwerkzeuge durchgeführt wurde. Die quantitative Analyse (SPSS) der Ergebnisse von Zwischen- und Abschlussprüfungen zeigte statistisch signifikante Verbesserungen in der Leistung der Studierenden, wenn Python verwendet wurde (p < 0.01), während qualitative Reflexionen ein verbessertes Konzeptverständnis, erhöhte Motivation und die Entwicklung von algorithmischen und visuellen Denkfähigkeiten hervorhoben. Obwohl keine signifikanten Unterschiede in der Anwesenheit festgestellt wurden, berichteten die Studierenden von größerer Interaktion, Teilnahme und eigenständiger Erkundung. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass lehrbasierte Umgebungen mit Python nicht nur die akademischen Ergebnisse verbessern, sondern auch aktives, schülerzentriertes Lernen fördern, wodurch Physik zugänglicher und relevanter innerhalb technologieorientierter Lehrpläne wird.
Kelo et al. (Mittwoch,) haben diese Frage untersucht.