El currículo introductorio de Python debe introducir tres abstracciones de colección: la lista incorporada, el ndarray de NumPy (el referente cultural para "arreglo" en contextos de pedagogía de Python) y el dict incorporado; y el orden en que se introducen determina una gran parte de los conceptos erróneos que produce el currículo. La literatura pedagógica ha convergido en una respuesta parcial para secuencias antes de mapeos en la tradición de tipo de datos abstractos, pero el trabajo empírico no ha decidido el orden tripartito al nivel que requieren los currículos centrados en Python: ¿dónde pertenece dict en la secuencia (inmediatamente después de lista, diferido hasta que se enseñe la pasada de función, o entrelazado con el concepto de secuencia), y dónde pertenece el ndarray tipado contiguo (temprano como una alternativa numérica a lista, diferido hasta que lista y dict sean estables, o totalmente excluido de la banda introductoria)? Este artículo sintetiza el programa de roles de variables de Sajaniemi, el trabajo de máquina nocional de Sorva, el inventario de conceptos erróneos de Caceffo et al. 2016, el trabajo específico de enlazado de nombres y mensajes de error de Kohn, el análisis de máquina nocional de du Boulay, la revisión de Robins-Rountree-Rountree 2003 y la actualización de Qian-Lehman 2017, la evaluación multi-institucional de McCracken et al. 2001, los estudios de trazado-explicación-escritura de Lister 2004 / Lopez-Whalley 2008, el trabajo de visualización de Python Tutor de Guo, los diez consejos rápidos de Brown-Wilson 2018, la literatura de programación de arreglos de NumPy, y las actualizaciones de teoría de carga cognitiva. El artículo ofrece tres contribuciones. Primero, una metodología de cinco criterios para adjudicar el orden de enseñanza de estructuras de datos: perfil de carga cognitiva, transferencia de conocimientos previos, ajuste de idiomática de Python, densidad de conceptos erróneos y cadena de requisitos previos. Segundo, un inventario de conceptos erróneos por orden de candidato (lista primero, dict primero, arreglo primero, lista-lo-que-seguirá-arreglo-y-dict, lista-lo-que-seguirá-dict-y-arreglo) basado en la literatura existente. Tercero, una recomendación: lista (introduciendo secuencia y mutación), luego dict (introduciendo la abstracción de mapeo clave-valor), con ndarray de NumPy diferido hasta que un caso de uso numérico o de computación científica específico lo justifique, respaldado por una razón falsable, un conjunto de reglas de diseño y un mapeo explícito en las ventanas de capítulos de PP y FS2P Vol 2–3. De acuerdo con la restricción de no-cohorte de elix-investigaciones, no se recopila ningún dato de aprendices; la validación del despliegue se identifica como una responsabilidad de cohorte posterior y se encuentra fuera de alcance aquí.
Ese Le (Martes,) estudió esta cuestión.