This study investigates how preservice teachers identify themselves as mathematics teachers teaching programming. In the Norwegian curriculum, from year 2020, programming is integrated into mathematics. This has implications for mathematics teacher education because there is a need to support preservice teachers to develop their competencies in programming, in teaching programming to students and in relating programming to mathematics teaching. Preservice teacher has little experience with programming, and there is a need to understand how preservice teachers view how to integrate programming with pedagogy and content knowledge in order to support students’ learning. A mixed methods study was conducted to understand how preservice teachers consider their identities as future mathematics teachers teaching programming. First an electronic survey was conducted at three institutions in Norway that highlighted preservice teachers’ previous experiences of digital technologies and programming in their own schooling and teacher’s education. Then five of the students who answered the survey participated in a focus-group interview about their views as future teachers teaching programming in mathematics. The results show that even though they have little experience with programming they are positive to the implementation of programming in mathematics education. They view themselves as digital natives, and from that point of view they consider that learning to programme and to use it in their teaching would be easy. The conclusion is that the preservice teachers identify themselves as mastering digital tools, which will help them to master programming, an affinity identity they share with their students rather than their future colleagues, who they describe as digital immigrants.

• How to reorientate an article from beeing somewhere in between an empirical and theoretical to be more clearly a theoretical one 
• How to address the need for more careful reporting on literature I cite 
• How to add some more examples that are messier and harder to categorize 
• And so forth  

I august starter jeg på PhDen min som skal fokusere på lærerutdanningens bidrag til læreres kompetanser og ferdigheter i programmering og algoritmisk tenkning i matematikkopplæringen. Jeg skal snakke litt om dette, og ønsker svært gjerne tilbakemeldinger og tips! Forskningsprosjektet har som formål å bidra med kunnskap om læreres kompetanser og ferdigheter om algoritmisk tenking og programmering i matematikk. Problemstillingen i forskningsprosjektet vil besvares ved å blant annet identifisere kompetansene lærerne har tilegnet seg gjennom videreutdanningskursene. På den måten kan vi også få frem hvordan algoritmisk tenkning og programmering blir implementert i matematikkundervisning. Prosjektet er delt opp i to deler, hvorav den første delen består av spørsmål 1. Del 2 inneholder spørsmål 2 med delspørsmål.

Spørsmål 1 – Hvordan kan kompetanse i algoritmisk tenkning og programmering i matematikk implementeres i videreutdanning for lærere?

Spørsmål 1 legger opp til en litteraturstudie som vil være en systematisk gjennomgang av forskningsfeltet på kompetanser i algoritmisk tenkning og programmering og hvordan de kan bidra i matematikkundervisningen. Særlig to aspekter vil bli vektlagt i oversikten i litteraturstudien. Det førsteaspektet omhandler begrepsforståelse knyttet til algoritmisk tenkning og programmering. Det andre aspektet handler om hvordan algoritmisk tenkning og programmering blir anvendt i matematikkundervisningen.

Spørsmål 2 – Hvordan legger videreutdanningen trinn 5.-10.til rette for å utvikle læreres undervisningskompetanse i programmering og algoritmisk tenkning?

DELSPØRSMÅL – Hvordan støtter og hindrer videreutdanningen trinn 5.-10. utvikling av læreres undervisningskompetanser i programmering og algoritmisk tenkning i matematikk?

Det andre spørsmålet tar utgangpunkt i videreutdanningens undervisningspraksiser for å undersøke hvordan videreutdanningen legger til rette for å utvikle læreres undervisningskompetanse i programmering og algoritmisk tenkning. Å få innsikt i hvilke kompetanser i algoritmisk tenkning og programmering lærere i videreutdanningen selv mener de får utvikle i utdanningen, vil være en del av den andre delen av studiet, som vil omhandle spørsmål 2 og det tilhørende delspørsmålet.

HVL is involved in an Erasmus+ project ML2 – Exploiting the Power of Multiple Languages for Mathematics Learning. In this project we are designing classroom tasks and refining them based on feedback from small groups of students, who trial them in June, and from whole classes who will trial them in October. A conference paper about this project is attached. In this seminar, I would like some feedback on some tasks that I have designed, in relationship to the big ideas in Algebra (Equivalence, expressions & inequalities; Generalised arithmetic; Functional thinking; variable). The major problem I am facing is how to utilise multilingual students language resources in these tasks. The point here is to utilise the ways that ideas are expressed in different languages to broaden the algebraic concepts. In doing so we also want to ensure that we provide students with opportunities in the tasks, identified by de Araujo and Smith’s (2022) as important in algebra curriculum materials for English language learners needs. These were the following:

1.       Is there an explicit focus on vocabulary? If so, how is vocabulary treated?

2.       Are students encouraged to use their full linguistic repertoire?

3.       Are there connections to students’ out of school experiences?

4.       What is the cognitive demand of the task?

5.       Are there opportunities for the student to explain their thinking?

6.       Does the task include multiple representations? (p. 70)

Therefore the workshop will be a hands-on, with tasks being presented so that they can be evaluated. All feedback and support for including more ideas about how to utilize language resources will be gratefully received.

Med inspirasjon fra Tamsin sitt seminar diskutere vi om en modell som synliggjør aktiviteter knyttet programmering og algoritmisk tenkning som fremmer relasjonell forståelse i matematikk. Modellen som vi har latt oss inspirere av er Bocconi et al. (2016;2018) sitt rammeverk for algoritmisk tenkning i utdanningskontekster.  

Vårt formål er å identifisere hvilke komponenter i modellen som lærere på KFK vektlegger og hvilken forståelse de har av de ulike komponentene. Under er en liten, kort oversikt over Bocconi-rammeverket.