「プログラミングのできる羊とできない山羊を区別する方法」の記事のリンク

「プログラミングのできる羊とできない山羊を区別する方法」の記事をリンクしておく。
プログラミングの向き不向きに関する興味深い記事。

【参考】
プログラミングできる人とできない人との間の深い溝 - masatoi’s blog

「60%の人間はプログラミングの素質がない」記事のリンク: プログラマの思索

（引用開始）
実に多くの人がリンクしているこの論文(PDF)では、プログラムやプログラミング言語に触ったことがない学生達を対象に、「プログラミングのできる羊とできない山羊を区別する方法」を提案している。
おしなべてプログラミングの教師はプログラミングができる学生とできない学生の二つの山ができることに気付いている。それぞれの山は独立な正規分布を成している。プログラミング教育に関する研究のほとんどすべてが教授法についてのものである。すなわち、言語を変え、応用分野を変え、IDEの利用法や仕事へのモチベーションの維持について教えるわけだ。しかしそれらの試みはなかなか上手くいかず、二つの山は依然として残り続けている。
（中略）

この論文の著者は計算機科学における最初のハードルは以下のようなものになると仮定している。
代入と系列
再帰 / 繰り返し
同時並列性

上から順にハードルは高くなっていく。従ってテストは新米プログラマに対する最初のハードルである代入から始めていく。このテストの結果は3つのグループに綺麗に分かれる。
学生の44％は代入がどのように働くかについて一貫したモデルを持つに至る（たとえ正しくなくとも）
39％の学生は代入のモデルとして一貫したものを形成できない。
8％の学生はふてくされて回答を空白のままにする。

このテストは2回実施された。最初の一回目を何の説明もなしに行い、3週間後にもう一度行った。印象的なことは、一回目と二回目では実質的にグループの変化がほとんど無かったことである。つまり、一回目のテストであなたが心の中に一貫したモデルを得られるかどうかが最初のハードルになっている。
著者はプログラミングができることと一貫したモデルを心に持てるかどうかの間には極めて高い相関があることに気付いた。
（引用終了）

つまり、プログラミング教育の講座では、プログラミングにすぐに慣れる人と、プログラミングがずっと分からない人から成る正規分布の2つの山に分かれる現象らしい。
確かにそうかもしれない。

個人的に興味があるのは、小学生からプログラミング教育が義務化された状況において、プログラミングを知らない子供がどうやってプログラミングのスキルを習得していくのか、を観察してみることだ。
子供が母国語を自然に覚えるように、プログラミング言語を自然に習得できるのか？

それとも、40代を過ぎたおじさんがTOIEC対策のために英語習得に非常に苦労している風景と同じく、プログラミング初心者も、通常の論理体系とは異なるプログラミング言語を習得することに、非常に苦労するものなのか？

上記の記事を理解した後で振り返ると、数学の公理体系と同じく、それ自体は無意味な論理規則の集合体であるプログラミング言語をどうやって操れるようになるのか、その習得過程に興味がある。
それが分かれば、ソフトウェア開発の難しさという本質に触れられるような気がするから。