Conference Papers Year : 2024

Modèles de mémoire pour l'enseignement de la programmation

Léo Exibard
  • Function : Author
  • PersonId : 1325576
Nadime Francis
Antoine Meyer

Abstract

Dans cette communication, nous proposons une réflexion sur la construction de représentations et de modèles mentaux du fonctionnement de la mémoire dans le cadre d'un enseignement d'initiation à la programmation, et de ses liens avec l'acquisition des concepts de variable et d'affectation.Après avoir donné plusieurs exemples de modèles de mémoire envisageables dans le discours enseignant, nous choisissons comme cas d'étude l'apprentissage du langage Python, prescrit par les programmes officiels du lycée en France et très utilisé en premier cycle d'enseignement supérieur.Nous présentons les principales caractéristiques du modèle de mémoire de Python, en particulier dans son implémentation de référence (CPython).Ces observations nous amènent à formuler des hypothèses quant aux conséquences possibles du choix d'un modèle de mémoire sur l'apprentissage de la programmation.
Fichier principal
Vignette du fichier
502812.pdf (499.5 Ko) Télécharger le fichier
Origin Publisher files allowed on an open archive

Dates and versions

hal-04482121 , version 1 (28-02-2024)
hal-04482121 , version 2 (01-03-2024)

Identifiers

  • HAL Id : hal-04482121 , version 2

Cite

Léo Exibard, Nadime Francis, Antoine Meyer, Marie van den Bogaard. Modèles de mémoire pour l'enseignement de la programmation. Colloque Didapro 10 sur la Didactique de l’informatique et des STIC, 2024, Louvain-La-Neuve, Belgique. pp.33-43. ⟨hal-04482121v2⟩
154 View
118 Download

Share

More