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Lektion 8 von 10 · 7 Min.

Inklusion und Gleichstellung

Schon mit sechs Jahren verbinden Kinder Roboter und Programmieren mit Jungen. Wie man die Aktivität vorstellt und die Arbeit organisiert, macht einen Unterschied.

2017 befragen Master und Kollegen in den USA 96 sechsjährige Kinder. Sie verbinden Robotik und Programmieren bereits mit Jungen, Mathematik und Naturwissenschaften hingegen nicht. Nach einer kurzen Einheit, in der sie einen Roboter programmieren, äussern die Mädchen mehr Interesse an Technologie und mehr Selbstvertrauen als die Mädchen der Kontrollgruppen. Bei diesen Messgrössen verschwindet der Abstand zu den Jungen. Die Stereotype hingegen ändern sich nicht.

2016 begleiten Sullivan und Bers in den USA 45 Kinder der ersten Schuljahre während acht Wochen Robotik. Mädchen und Jungen lösen Aufgaben der Robotik und des einfachen Programmierens gleich gut. Die Jungen schneiden bei anspruchsvollen Aufgaben besser ab, etwa bei Schleifen, die von einem Sensor abhängen. Die Metaanalyse von Zhang stellt ebenfalls einen grösseren Effekt bei Jungen fest. Man muss also darauf achten, wer bedient und wer zuschaut.

  • Rollen, die auf ein Zeichen wechseln: Pilot, Navigator, Berichterstatter.
  • Zweiergruppen, die die Lehrperson für die Sequenz zusammenstellt.
  • Vielfältige Herausforderungen: eine Nachricht überbringen, einer Figur helfen, messen, erzählen, nicht nur Rennen.
  • Vielfältige Vorbilder: Frauen und Männer zeigen, die Roboter entwickeln.
  • Mehrere Zugänge zur Aktivität: gedruckte Pfeilkarten für Kinder, die noch nicht lesen, grosse Knöpfe für Kinder mit motorischen Schwierigkeiten, mündliche und schriftliche Anweisungen.

Quellen

  1. Master, Cheryan, Moscatelli, Meltzoff (2017). Programming experience promotes higher STEM motivation among first-grade girls. Journal of Experimental Child Psychology 160, p. 92–106. doi.org/10.1016/j.jecp.2017.03.013
  2. Sullivan, Bers (2016). Girls, Boys, and Bots: Gender Differences in Young Children’s Performance on Robotics and Programming Tasks. Journal of Information Technology Education: Innovations in Practice 15, p. 145–165. doi.org/10.28945/3547
  3. Zhang, Luo, Zhu, Yin (2021). Educational Robots Improve K-12 Students’ Computational Thinking and STEM Attitudes: Systematic Review. Journal of Educational Computing Research 59(7), p. 1450–1481. doi.org/10.1177/0735633121994070
  4. CAST (2024). Universal Design for Learning Guidelines version 3.0. CAST, Lynnfield (MA). udlguidelines.cast.org/