（英語はPDFからのコピペ、日本語はDeepLによる機械翻訳）
Programming is important for pupils to develop computational thinking (CT) skills (Kennisnet 2016; Serafini 2011). CT comprises the thought processes that play a role in formulating and solving problems so that the solutions are presented in a form that can be effectively conducted making use of computer science concepts (Wing 2006). CT encompasses a range of analytic and problem-solving skills, dispositions, habits, and approaches used, such as the ability to break down complex tasks into simpler components, pattern recognition, pattern generalization, parallelization, and abstraction (Silk, Schunn, and Shoop 2009; SLO 2017; Toh et al. 2016). Using CT in search for solutions also means gaining insight into the design of algorithms (Fanchamps et al. 2019).
プログラミングは、児童生徒がコンピューテーショナルシンキング（CT）スキルを身につけるために重要です（Kennisnet 2016; Serafini 2011）。CTは、コンピュータサイエンスの概念を活用して効果的に実施できる形で解答が示されるように、問題を定式化し解決する役割を果たす思考プロセスで構成されています（Wing 2006）。CTは、複雑なタスクをより単純な構成要素に分解する能力、パターン認識、パターンの一般化、並列化、抽象化など、さまざまな分析および問題解決能力、気質、習慣、使用するアプローチを包含する（Silk, Schunn, and Shoop 2009; SLO 2017; Toh et al.2016）。解決策の探索にCTを用いることは、アルゴリズムの設計に対する洞察を得ることも意味する（Fanchamps et al.2019）。
Programmable robots provide excellent opportunities to develop CT skills as they combine the production of code with immediate tangible results and feedback (Catlin and Woollard 2014; Slangen 2016). More specifically, such a robotic programming environment can ensure that programming actions and their results are immediately perceptible by pupil and teacher (Sapounidis, Demetriadis, and Stamelos 2015). When pupils can immediately test the response of their programming action against the effect in reality, they will be better able to judge the effect of their programming action(s) (Wang, Wang, and Liu 2014). In this way, robotic environments function as direct manipulation environments (DMEs), which make it possible to obtain direct feedback on the effect of the programming operation (Jonassen 2006; Rekimoto 2000).
プログラム可能なロボットは、コードの生産と即座に目に見える結果やフィードバックを組み合わせるため、CTスキルを開発する優れた機会を提供します（Catlin and Woollard 2014; Slangen 2016）。より具体的には、このようなロボットプログラミング環境は、プログラミング動作とその結果が、生徒と教師によってすぐに知覚できることを保証することができます（Sapounidis, Demetriadis, and Stamelos 2015）。児童生徒が自分のプログラミング動作の反応と現実の効果とをすぐに試すことができれば、自分のプログラミング動作（複数）の効果を判断することができるようになる（Wang, Wang, and Liu 2014）。このように、ロボット環境は直接操作環境（DME）として機能し、プログラミング操作の効果について直接フィードバックを得ることが可能になる（Jonassen 2006; Rekimoto 2000）。
A robot that needs to anticipate changes in its environment requires a different program than one carrying out an unchanging, predictable task. By making use of Sense-Reason-Act (SRA) programming, a robot can react to changes in its surroundings (Slangen 2016). To enable the construction of such SRA programs, a variety of encoding components are available. SRA programming is the skill of using encoding components in such a way that, by its program, a robot can anticipate and react autonomously to changes in the environment. Selecting and using the proper encoding components in a robotic problem environment require understanding variable solution strategies and the deployment of powerful cognitive skills, which we here define as SRA thinking. SRA thinking is characterized by the deployment of cognitive skills such as analyzing, synthesizing, elaborating, imagining, parallel thinking, cause-effect reasoning, and problem decomposition (Slangen and Sloep 2005). Moreover, the application of these cognitive skills is closely related to principles of CT (Yadav et al. 2017). Therefore it seems logical to operationalize these SRA characteristics in the learning of CT skills. In addition, the perception of the type of execution of the robot’s programming task appears to make a difference. A different level of abstraction occurs when a physically present and concretely observable robot executes programming commands than when the execution of the programming task only occurs on a screen (Weintrop and Wilensky 2015).
環境の変化を予測する必要があるロボットは、不変で予測可能なタスクを実行するロボットとは異なるプログラムが必要です。SRA（sense-reason-act）プログラミングを利用することで、ロボットは周囲の変化に対応することができる（Slangen 2016）。このようなSRAプログラムを構築するために、様々な符号化コンポーネントが用意されています。SRAプログラミングとは、そのプログラムによって、ロボットが環境の変化を予測し、自律的に反応できるように、エンコード部品を使いこなす技術である。ロボットの問題環境において、適切な符号化要素を選択し、使用するためには、可変解法を理解し、強力な認知能力を展開することが必要である。SRA思考は、分析、合成、推敲、想像、並列思考、因果関係推論、問題分解などの認知スキルの展開によって特徴付けられる（Slangen and Sloep 2005）。さらに、これらの認知スキルの適用は、CTの原理と密接に関連している（Yadav et al.2017）。したがって、CTスキルの学習において、これらのSRAの特性を運用することは論理的であると思われる。さらに、ロボットのプログラミングタスクの実行タイプに対する認識が違いを生むようです。物理的に存在し、具体的に観察可能なロボットがプログラミングコマンドを実行する場合、プログラミングタスクの実行が画面上だけで行われる場合とは異なる抽象度が発生します（Weintrop and Wilensky 2015）。
The timing and kind of teacher interventions also contribute to pupils’ decision-making skills when learning how to solve robot programming problems (Valcke 1985). Teacher support can help or hinder (Slangen 2016). For teachers it seems to be difficult to be sufficiently reticent at crucial moments (Sentance and Csizmadia 2017). Instead of exercising a certain restraint, teachers often intervene to inform pupils when difficult problems must be solved or when misconceptions are likely to arise (Petrou and Dimitrakopoulou 2003). In addition to providing support and guidance, teacher interventions can also disrupt pupils’ ongoing thinking and can interfere with learning processes (Dekker and Elshout-Mohr 2004). Therefore the reticence of the teacher is an important condition to enable pupils to develop programming problem-solving skills through the route of inquiry-based learning and problem-solving action (Yadav et al. 2017).
教師の介入のタイミングと種類は、ロボットプログラミング問題の解決方法を学ぶ際の生徒の意思決定能力にも貢献します（Valcke 1985）。教師のサポートは、助けになることもあれば、妨げになることもある（Slangen 2016）。教師にとって、重要な瞬間に十分に寡黙であることは難しいようです（Sentance and Csizmadia 2017）。教師は一定の抑制を行う代わりに、難しい問題を解決しなければならないときや、誤解が生じそうなときに、生徒たちに知らせるために介入することが多い（Petrou and Dimitrakopoulou 2003）。サポートやガイダンスを提供するだけでなく、教師の介入は生徒の継続的な思考を妨げ、学習プロセスを妨害する可能性がある(Dekker and Elshout-Mohr 2004)。したがって、生徒が探究型学習や問題解決行動のルートを通じてプログラミング問題解決能力を身につけるためには、教師の寡黙さが重要な条件となる（Yadav et al.2017）。
McWhorter (2008) has found positive effects of programming robots on pupil motivation, their use of learning strategies, and their agency in selecting learning objectives, mediated by self-regulation skills, autonomy, and competence of the pupils. Pupils’ autonomy appears to increase motivation and performance and is one of the basic psychological needs, together with the need for building relationship and competence (Baard, Deci, and Ryan 2004). The attention for these basic needs is an underlying cause of a number of quality differences between intrinsic and extrinsic motivation. Moreover, learning to program from meaningful contexts where one has a sense of control can influence the autonomy and competence development of the learner (Rovai, Wighting, and Lucking 2004).
McWhorter（2008）は、ロボットのプログラミングが児童のモチベーション、学習戦略の使用、学習目標の選択における主体性にプラスの効果を与え、児童の自己調整能力、自律性、コンピテンスを媒介としていることを発見している。児童生徒の自律性は、モチベーションやパフォーマンスを高めると考えられ、関係構築の欲求やコンピテンスとともに基本的な心理的欲求の一つである（Baard, Deci, and Ryan 2004）。これらの基本的欲求に対する配慮が、内発的動機づけと外発的動機づけの間の多くの質の違いの根本的な原因となっているのです。さらに、自分がコントロールできる意味のある文脈からプログラミングを学ぶことは、学習者の自律性と能力の発達に影響を与えることができる（Rovai, Wighting, and Lucking 2004）。
Previous research conducted by Fanchamps et al. (2019) has shown that primary school pupils are capable of arriving at a certain level of SRA programming but that pupils often do not apply SRA independently, even when they have previously experienced the benefits of the SRA approach. This research also anticipated that the instruction method used by the teacher (a scaffolding-based approach versus direct instruction) would show a characteristic difference on the development of self-efficacy, but this could not be demonstrated.
Fanchampsら（2019）が行った先行研究では、小学生は一定レベルのSRAプログラミングに到達することが可能であるが、SRAアプローチのメリットを以前に体験していても、児童が主体的にSRAを適用しないことが多いことが示されている。また、本研究では、教師が用いた指導方法（足場を用いたアプローチと直接指導の違い）が自己効力感の発現に特徴的な違いを示すと予想したが、実証できなかった。
Elaborating on the findings set out previously, our overarching research proposal sets out to examine if the type of programming problem and task design have an impact on evoking SRA thinking and to what extent the influence of teacher interventions are of importance. We also want to examine whether these variables affect the effectiveness of the interventions.
私たちの包括的な研究提案は、先に述べた知見をさらに発展させ、プログラミング問題の種類と課題デザインがSRA思考を呼び起こすことに影響を与えるかどうか、また教師の介入の影響がどの程度重要であるかを検証することを目的としています。また、これらの変数が介入の効果に影響を与えるかどうかも検証したいと思います。
From our literature review and previous research, we are generally interested in the question of whether the type of programming environment and task design can evoke SRA thinking and therefore strengthen the development of CT. We also specifically want to know if the instruction variant used influences SRA thinking and indicates the level of the effectiveness of the intervention.
文献調査や先行研究から、我々は一般的に、プログラミング環境の種類やタスクデザインがSRA思考を呼び起こし、その結果、CTの発達を強化することができるかという問題に興味を持っています。また、特に、使用する指導形態がSRA思考に影響を与え、介入の有効性のレベルを示すかどうかを知りたいと考えています。