!
Arrangementet har utgått!

Dette arrangementet har utgått og vil bli fjernet fra våre nettsider 30 dager etter arrangementsdato.

Konferanse for programmeringsnettverket for realfag i skulen

Konferansen støttar opp under nettverksbygginga i programmeringsmiljøet. Me har lagt stor vekt på erfaringsutveksling og praktiske tilnærmingar i planlegginga av konferansen. Konferansen er støtta av TEKNA.

Me håpar verkeleg at du har høve til å delta og dela erfaringane og tankane dine om programmering i realfaga.

På programmet har me plenumsforedrag med George Gadanidis, paneldebatt med representantar frå Utdanningsdirektoratet, skulen og lærarutdanninga. Me vil også leggja til rette for workshop med lærarverk, erfaringsutvekslingar og parallelle sesjonar. 

Me ønskjer også at konferansen skal vera tid og stad for å dela undervisningsopplegg eller forskingsprosjekt. 

Me oppmodar deg til å bidra til parallellsesjonane ved å senda ein e-post til Martine Rekstad (hvl.no) med tittel og beskriving innan 15. januar 2024.

Me ser gleder til å ønskja deg velkommen på PRIS-konferansen 2024. Gjerne følg med på nettsida for oppdatert og meir utfyllande informasjon.

Du melder deg på her (PRIS-konferanse.oslomet.no).

Program

  • 20. mars

    • 09.00 – 10.00 Registrering og mingling
    • 10.00 – 10.15 Velkommen m/ Vibeke Bjarnø frå OsloMet
    • 10.15 – 10.45 Workshop med læreverk
    • 10.45 – 11.00 Pause
    • 11.00 – 12.00 Workshop med læreverk
    • 12.00 – 13.00 Lunsj
    • 13.00 – 14.00 Erfaringsutveksling
    • 14.00 – 14.15 Pause
    • 14.15 – 15.00 Plenumsforedrag med George Gadanidis
    • 15.00 – 15.15 Pause
    • 15.15 – 16.00 Framhald av plenumsforedrag med George Gadanidis
    • 16.00 Avslutning og innsjekk
    • 17.00 – 19.00 Sosial aktivitet
    • 19.00 Middag
  • 21. mars

    08.30 – 09.30 Paneldebatt Kunstig intelligens 
    09.30 – 09.45 Pause og utsjekk
    09.45 – 10.30 Parallellsesjon 1
    10.30 - 10.45 Pause 
    10.45 – 11.30 Parallellsesjon 2
    11.30 – 11.45 Pause
    11.45 – 12.30 Parallellsesjon 3
    12.30 – 13.30 Lunsj
    13.30 – 14.30 Presentasjon av PhD prosjekt
    14.30 – 15.00 Avslutning og vegen vidare for nettverket

  • Parallellsesjoner 21. mars

    Parallellsesjon 1

    • 09.45-10.30: Alette Aasvold Rolland, Ellen Egeland Flø, Jonas Oskarsson og Thomas Frågåt og Rune Herheim

    Parallellsesjon 2

    • 10.45-11.30: Elisabeth Inge Romijn, Tor Espen Kristensen, Andreas Brandsæter, Thomas Grønning

    Parallellsesjon 3

    • 11.45-12.30: Mari Solberg Jensen, Nils Kristian Hansen, Trygve Løken og Odd Petter Sand og Marianne Maugesten og Henrik Stigberg 

    Abstracter:

    Trygve K. Løken, Nord universitet og Odd Petter Sand, Universitetet i Oslo.
    Ungdomsskuleelevars spontane bruk av programmeringskonsept for å løysa samansette geometriske problem.

    I foredraget vårt tek me for oss ein case-studie gjord på ungdomstrinnet der me observerer korleis elevgrupper løyser samansette geometriske problem ved hjelp av Python-programmering. Me vil presentera eit undervisningsopplegg og oppgåver som stimulerer til matematisk refleksjon og samarbeid. 

    Ut frå videoopptak av elevgrupper har me gjennomført ein tematisk analyse av datamaterialet. Førebelse resultat viser at elevane spontant tek i bruk programmeringskonsept for å kunna løysa matematiske problem, og at dei uoppmoda generaliserer det dei jobbar med til å utforska grensetilfelle for mangekantar med eigenprodusert Python-kode. 

    I tillegg har me observert at sjølv om elevane har låge eller ingen formell kunnskap om omgrep som variablar og verdiar, tek dei desse aktivt i bruk for å løysa det presenterte problemet. Dette gir innsikt i korleis elevane forstår variablar i høvesvis matematikk og programmering, og i kva grad dei klarer å kopla desse saman på tvers av kontekst.

    Elisabeth Inge Romijn , NTNU.
    Tre framgangsmåtar for å samla datasett med micro:bit.

    I denne parallellseksjonen så inviterer me deg til å vera med å samla inn datasett med micro:bit. Me kjem til å undersøkja tre framgangsmåtar som har ulike bruksområde innanfor naturfag; (1) bruk av listar, (2) live logging, og (3) datalogger-utvidelsen. Denne sesjonen tek utgangspunkt i eit undervisningsopplegg som me tidlegare har gjennomført både med lærarstudentar og naturfaglærarar. Formålet med undervisningsopplegget er å gi innsikt i korleis micro:bit, og dermed blokk-programmering, kan brukast som eit datainnsamlingsverktøy i naturfagundervisning.

    Bidragsytarar: Elisabeth Inge Romijn*, Torunn Smevik, Camilla Berge Vik, Arne Stormo

    Mari Solberg Jensen , universitetslektor i matematikkdidaktikk ved Nord universitet.
    Når både studentar, lærarar og elevar er uerfarne i programmering, korleis kan me dra lasset saman?.

    Kva gjer ein når programmering har vorte ein del av matematikkfaget, men både lærarar, studentar og elevar er uerfarne? Jo, me samarbeider!

    Erfaringar frå eit trepartssamarbeid mellom Nord universitet, to universitetsskular og studentar på 4. årstrinn med matematikk som masterfag. I samarbeid har lærarar og studentar planlagt ei 3 – timars auka om grunnleggjande programmering i Scratch eller Python. Opplegga vart planlagde i tråd med PRIMM-modellen.

    Kvifor er det nyttig å samarbeida med praksisfeltet om opplæring i programmering? Korleis kan eit slikt samarbeid organiserast, så det opplevast som nyttig for alle involverte partar? Og kva erfaringar og tankar har studentar og lærarar om å arbeida med programmering og programmeringsdidaktikk gjennom eit slikt samarbeid?

    Nils Kristian Hansen , Universitetet i Agder. 
    Workshop: Programmering i statistikk og sannsyn. 

    Statistikk og sannsyn er eit fagområde som gir spesielle moglegheiter for å innarbeida programmering i undervisninga. Sidan me på sekund kan simulera millionar av tilfeldige hendingar, vil me kunna produsera mengder empiriske data å vurdera teoretiske sannsyn mot.

    Ein del simuleringar kan utførast med få linjer kode i Python eller få klossar i Scratch, til dømes teljing av kast med to terningar som gir sum 7. Andre simuleringar vil krevja meir omfattande kode, til dømes teljing av lottotrekkingar som gir 4 rette. Det er då fare for at den pedagogiske gevinsten druknar i utfordringar med sjølve kodinga. 

    Målet med denne workshopen er å utforska undervisningopplegg i statistikk og sannsyn som lèt seg implementera på ein slik måte at programmering blir eit positivt bidrag til undervisninga og ikkje ein hemsko. Me startar med ein gjennomgang av nokre døme, og arbeider så vidare saman.

    Tor Espen Kristensen , Universitetet i Bergen.
    Algoritmar i Klasserommet: Skapa matematisk kompetanse gjennom programmering i vidaregåande skule.

    Med innføringa av læreplanen LK20 har programmering vorte ein del av matematikkfaget i skulen. Frå dei tidleg åra på barnetrinnet blir det lagt opp til at elevane skal utvikla kompetanse i programmering og algoritmisk tenking. 

    På dei lågaste trinna inneber dette alt frå "unplugged" aktivitetar til bruk av visuelle programmeringsspråk. I dei høgare trinna er det naturleg at elevane får erfaring med å bruka tekstbaserte programmeringsspråk til å løysa matematiske problem og utforska matematiske samanhengar. 

    Eg vil dela erfaringar og døme på korleis me kan arbeida med programmering i matematikk i dei ulike matematikkursa på vidaregåande skule. Eg spesielt fokusera på: 

    • progresjonen i programmeringskompetanse i matematikkfaget 
    • konkrete døme på korleis me kan bruka programmering til å løysa matematiske problem
    • vise korleis me kan bruka programmering til å utforska matematiske samanhengar
      dela erfaringar og døme frå undervisning i matematikk med programmering

    Thomas Grønning, Masterstudent ved HINN og lærar.
    Undervisningsopplegg i Sannsynlighet og Blokkprogrammering (USB).

    Eg har jobba som lærer i litt over 20 år. Har cand.mag. grad frå UiO i realfag (kjemi) med studiepoeng i Kjemi, Matematikk, Fysikk, Statistikk og Programmering. Har også PPU frå UiO. Eg tek for tida ein Master ved HINN deltid ved sida av lærarjobben. Jonas Oskarsson, som rettleier.
    USB er produktet eg utviklar og presenterer i min Masteroppgave. 

    Dette er ein entreprenøriell master i faget Matematikk. Entreprenøriell masteroppgåve er ei relativt ny tilnærming til ei mastergrad. I ein entreprenøriell master skal studentane gjennomføra ein systematisk og pedagogisk grunngitt uttesting av eit fysisk eller digitalt produkt, forbetra produktet på bakgrunn av funn som vart gjort under uttestinga. 

    Produktet bør ha ei rettleiing som beskriv korleis produktet fungerer. Det didaktiske produktet skal også vera mottakarorientert, funksjonelt og etisk gjennomførbart. I vurderinga av dette didaktiske produktet blir det lagt vekt på at det er oversiktleg.

    Produktet mitt er eit undervisningsopplegg tenkt brukt i ungdomsskulen, på 9.trinn i faget matematikk. Målgruppa skal inkludera lærarar og elevar utan tidlegare kjennskap til Scratch. 

    Hovudhensikta til opplegget er å undervisa i sannsynsrekning og store tals lov, opplæring i å bruka Scratch sekundært. Den didaktiske tilnærminga byggjer på tenkjande klasserom (Liljedahl, 2021). Mest relevant for USB er at elevane jobbar i grupper på 2 eller 3 og at oppgåvene skal fostra sjølvstendig tenking og gi rom for ulike løysingar utan ein gitt fasit

    Marianne Maugesten og Henrik Stigberg, HIOF.
    Programmering på ungdomstrinnet – bruk av UMC.

    Me (Susanne Stigberg, Henrik Stigberg og Marianne Maugesten) har gjennomført seks heildagsworkshopar over eit skuleår for matematikklærarar i ungdomsskulen om programmering. I denne parallellsesjonen vil Henrik og Marianne presentera bakgrunnen, kva idear me bygde på og korleis lærarane opplevde å prøva ut opplegga med elevane sine. Deltakarane får også presentert/ prøva ut opplegga om sannsyn med terningkast i Scratch og Python så langt det lèt seg gjera på den korte tida me har til rådvelde. Resultatet av prosjektet vart mellom anna ei nettside (som blir vist i parallellsesjonen) med undervisningsopplegg tilpassa kompetansemåla på ungdomstrinnet som inneheld temaet programmering

    Rune Herheim, professor i matematikk ved lærarutdanninga ved Høgskulen på Vestlandet.
    Ulike former for programmering i matematikkundervisning – moglegheiter og utfordringar.

    Ein kan skilja mellom ulike former for programmering, til dømes det vanlege skiljet mellom blokk- og tekstprogrammering. Ein kan òg skilja mellom reint skjermbasert programmering, programmering med noko fysisk (type robot) og ein kombinasjon av skjerm og fysisk komponent. Det er dette tredelte skiljet som er fokus i denne sesjonen med vekt på korleis desse tre formene for programmering kan gje ulike moglegheiter og utfordringar når det kjem til å forstå, diskutera og læra matematikk.

    Eg presenterer døme henta frå mange samarbeid med lærarar og masterstudentar om utprøving av programmering i matematikkundervising i grunnskulen. Målet er å få diskutert konkrete døme og sjå i praksis korleis potensielle moglegheiter og utfordringar artar seg.

    Ellen Egeland Flø, Universitetet i Oslo.
    Tilpassa opplæring i programmering og realfag - inkluderande praksisar i utforskande undervisning.

    Her blir forsking samanfatta innan programmeringsundervisning i realfag med spesiell vekt på utforskande metodar med bruk av fysiske gjenstandar. Det blir presentert ulike måtar å tilpassa denne undervisninga, for den mangfaldige elevgruppa ein som lærer møte i skulekvardagen.

    Alette Aasvold Rolland , NLA. 
    Undervisingsopplegg knytt til naturfag GLU 1-7/5-10.

    På NLA Høgskulen ynskjer me at studentane skal få oppleva programmering på dei ulike faga sine premissar, og i naturfag legg me då vekt på å visa korleis programmering kan fungera som støtte til resten av naturfaget ved å læra naturfag med og gjennom programmering for å bruka Gjøvik og Høyland (2022) omgrepa sine: "i, med og gjennom programmering" i boka Klokk for kloss: blokkprogrammering for lærarar. 

    I dette foredraget vil eg visa korleis me byggjer opp progresjonen i undervisinga av naturfag 1 og naturfag 2  og tankane bak ulike vala, og dessutan gje eit utval av øvingar me gjer med studentane. Vi vekslar på å bruka micro:bit, scratch, We:Do og python for å gje studentane innblikk i fleire ulike tilnærmingar til programmering i naturfag.

    Andreas Brandsæter, Høgskolen i Volda.
    Programmeringsaktivitetar som støttar utvikling av både matematiske kompetansar og matematiske kunnskapsområde.

    Me undersøkjer om og korleis me kan designa undervisningsopplegg som kombinera utvikling av: (1) kunnskap og ferdigheiter i programmering, (2) matematiske kompetansar slik dei i norsk læreplan kjem til uttrykk som kjerneelement, og (3) matematiske ferdigheiter og kunnskapar slik som å løysa likningar med to ukjende, berekna volum av lekamar, Pytagoras læresetning, etc. 

    Vår designmetode er å undervisa fagleg kunnskap gjennom programmeringsaktivitetar, samtidig som me legg til rette for utvikling av matematiske kompetansar ved å fokusera på éin kompetanse av gongen. 

    Metoden blir demonstrert gjennom eit undervisningsopplegg utarbeidd av ei gruppe matematikklærarar. Det opphavlege målet med undervisningsopplegget var å bruka ein programmeringsaktivitet for å leggja til rette for utviklinga av resonneringskompetanse. 

    I tillegg ønskte lærarane å undervisa om arealmodellen for multiplikasjon og multiplikasjon som gjenteken addisjon. Saman undersøkjer me korleis me kan endra og utvida dette undervisningsopplegget for å komma det kombinerte målet i møte: programmering, matematiske kompetansar og matematiske kunnskapsområde.

    Jonas Oskarsson, INN. 
    Undervisningsopplegg om algoritmisk tenking og grunnleggjande programmering.

    ALP1000 er eit vidareutdanningskurs på 7,5 stp. ved Høgskolen i Innlandet, der målgruppa er grunnskulelærarar i Kongsvinger- og Tynsetområdene.
    Sjå kursbeskriving: https://studiekatalog.edutorium.no/inn/nb/emne/alp1000/2023-host

    Eksamen er i form av undervisningsopplegg i algoritmisk tenking og programmering, basert på:

    • programmering i LK20 og som kompetanse i samfunnet.
    • algoritmisk tenking som problemløsningprosess.
    • PRIMM som spesifikk problemløysingsmetode.
    • blokkprogrammering.
    • utvikling av undervisningsopplegg gjennom samarbeid i programmeringsaktivitetar.
    • nokre undervisningsopplegg vil bli presenterte som grunnlag til plenumsdiskusjon.

Deltagere

  • Presentasjon av deltagere

    Henning Vinjusveen Myhrehagen

    Henning Vinjusveen Myhrehagen er utdanna lektor i fysikk og matematikk ved NTNU og er no stipendiat ved Center for Computing in Science Education (Universitetet i Oslo). 

    Hennings doktorgradprosjekt går ut på å undersøkja korleis naturfag- og fysikklærarar på vidaregåande skule bruker programmering i undervisninga og korleis lærarar kan førebuast og blir støtta i arbeidet med å integrera programmering i faga. Henning underviser i Programmering av omsyn til faga (Profag), som er eit etterutdanningstilbod for lærarar. 

    Niklas Karlsen

    Niklas Karlsen er doktorgradsstudent ved naturfaglærarutdanninga på OsloMet som forskar på korleis lærarstudentar kan førebuast til å ta i bruk programmering i naturfagundervisning. Han har bakgrunn frå fleire år som lærer i den vidaregåande skulen der han mellom anna underviste i fysikk. 

    I doktorgradsarbeidet sitt bruker han det teoretiske rammeverket som heiter TPACK til å undersøkja kva kunnskapar som støttar lærarstudentane i å ta i bruk programmering på formålstenlege måtar i naturfagundervisninga. 

    Som del av doktorgradsarbeidet har han utvikla eit undervisningsopplegg for lærarstudentar basert på bruke-endre-skapa tilnærminga (use-modify-create på engelsk), der lærarstudentane tek i bruk det blokkbaserte programmeringsmiljøet Scratch for å skapa simuleringar av naturfaglege fenomen. 

    I innlegget vil han gjera greie for kva dei førebelse resultata antydar om å førebu naturfaglærarstudentar å på ta i bruk programmering.
     

    Aini Ukkonen

    Ukkonen er doktorgradskandidat i utdanningsvitskap for lærarutdanning ved OsloMet. Forskinga er fokusert på Algoritmisk Tenkning og formativ vurdering. Spesielt er hun interessert i integrasjonen av Algoritmisk Tenkning i matematikk, og utforskar utfordringane og moglegheitene knytt til denne integrasjonen.

    Innanfor ramma av doktorgradsavhandlinga si undersøkjer Ukkonen korleis lærarar tek i bruk Algoritmisk Tenkning og korleis dei vurderer det. Vurdering av Algoritmisk Tenkning byr på utfordringar både i praktisk undervisning og i forsking. I denne presentasjonen vil hun dela innsikt frå forskinga si, framheva kvifor lærarar finn vurdering utfordrande og foreslå potensielle strategiar for å takla desse vanskane.

    George Gadanidis, PhD

    George er professor i matematikkutdanning ved Western University, i Ontario, Canada. Hans nyaste prosjekt ser på rolla til dataprogrammering i matematikkundervisning og- læring, og rolla til matematikk i AI og AI-utdanning. Han liker å co-undervise og co-lære i forskingsklasserom. 

    Les meir om arbeidet her (imaginethis.ca).

     

Fagleg kontaktperson

Laster inn ...

Administrativ kontaktperson

Laster inn ...