Pour apprendre la programmation, les étudiants doivent apprendre la machine notionnelle (notional machine) du langage avec lequel ils travaillent. C’est-à-dire, un modèle correct de l’exécution d’un programme écrit dans ce langage. L’acquisition d’une machine notionnelle correcte n’est pas triviale, et l’incapacité à le faire est la raison pour laquelle beaucoup de personnes ne sont pas capables de programmer bien qu’elles puissent vaguement scripter.
L’acquisition de la machine notionnelle est nécessaire pour tous les langages, y compris les langages visuels tels que Scratch ou Thymio VPL. Pour soutenir cette acquisition, dans Candli, nous venons d’ajouter deux nouvelles fonctionnalités :
- Linting (en haut sur l’image ci-dessous) : les blocs qui n’ont pas de sens, tels que des conditions qui sont toujours fausses, ou des actions sans aucun effet, sont marqués visuellement.
- Expliquer la règle (en bas sur l’image ci-dessous) : la règle visuelle est expliquée en langage naturel, aidant les étudiants à construire une machine notionnelle correcte de l’exécution des règles dans Candli.
Nous avons hâte de voir comment ces fonctionnalités peuvent favoriser la compréhension de la programmation avec Candli, et permettre à plus de personnes d’exprimer leur créativité plus sereinement !
Comme toujours, si vous avez des commentaires, n’hésitez pas à nous contacter !
Référence :
Notional machines and introductory programming education, J. Sorva, ACM Tr. on Computing Education, 2013 : https://dl.acm.org/doi/10.1145/2483710.2483713
