您可能比您想像的要學習編碼更好

華盛頓大學的一項新研究發現，與基本的數學知識或計算能力相比，學習語言的自然能力更能預測編程學習。這是因為編寫代碼還涉及學習第二語言，學習該語言的詞匯和語法的能力，以及它們如何協同工作以交流思想和意圖。與這兩個領域相關的其他認知功能，例如問題解決和工作記憶的使用，也起著關鍵作用。

主要作者Chantel Prat表示：“從必備的課程到對好的程序員的刻板印象，編程的許多障礙都圍繞著編程高度依賴數學能力的想法，而這種想法并非源自我們的數據。”華盛頓大學以及學習與腦科學研究所的心理學副教授。“學習編程很困難，但是對于獲得勞動力中的熟練職位越來越重要。在一個眾所周知的縮小性別鴻溝的領域中，嚴重缺乏有關擅長編程的必要信息。”

該研究于3月2日在線發表在《科學報告》上，該報告是自然出版集團的開放獲取期刊，該研究檢查了三十二多名成年人在學習通用編程語言Python時的神經認知能力。在進行一系列測試以評估其執行功能，語言和數學技能之后，參與者使用Python完成了一系列在線課程和測驗。那些學習Python的速度更快，準確性更高的人往往具有強大的解決問題能力和語言能力。

在當今以STEM為中心的世界中，學習編碼為工作和擴展教育提供了多種可能性。編碼與數學和工程學相關。大學級編程課程往往要求高級數學才能入學，并且往往在計算機科學和工程學系教授。其他研究，即來自西澳大學心理學教授Sapna Cheryan的研究表明，這種要求和對編碼的看法加深了將編程作為男性領域的刻板印象，有可能使婦女不愿追求它。

但是編碼也具有人類語言的基礎：編程涉及通過以基于規則的方式將符號串在一起來創建含義。

盡管一些研究已經探討了語言學習與計算機編程之間的認知聯系，但其中一些數據已有數十年歷史，使用的是Pascal之類的語言已經過時，并且沒有一個使用自然語言能力來預測個體差異。在學習編程。

因此，專門研究人類語言的神經和認知預測器的Prat著手探索人們學習Python的個體差異。Prat解釋說，Python是很自然的選擇，因為它類似于諸如段落縮進之類的英語結構，并使用許多真實的單詞而不是符號作為函數。

為了評估“編程能力”的神經和認知特征，普拉特研究了一群18至35歲之間從未學習過編碼的英語為母語的人。