Для этого исследования были набраны 42 участника, им было предложено пройти популярный онлайн-курс кодирования. Он состоял из десяти 45-минутных уроков. С помощью 36 участников, завершивших исследование, ученые смогли определить скорость обучения и то, насколько хорошо студенты усвоили уроки.
Прежде чем приступить к онлайн-занятиям, участники прошли ряд тестов, направленных на определение их математических навыков, памяти, способности решения задач и изучению второго языка. Во время курса онлайн-программирования исследователи смогли проследить, как быстро добровольцы учились и насколько хорошо справлялись с итоговыми заданиями. Участники также выполнили задание по кодированию в конце исследования, чтобы посмотреть на свои общие знания в области.
Затем исследователи сравнили результаты тестов до и после курса Python. Цель состояла в том, чтобы определить, как различия в обучении могут быть объяснены разницей в предварительных тестах.
Добровольцы изучали Python с разной скоростью, а также в конце исследования у всех были разные «итоговые способности» к программированию. Ученые рассмотрели взаимосвязь между навыками предварительного тестирования, и вариативностью того, как участники изучали Python и обнаружили, что то, как хорошо студенты изучали Python, в основном объяснялось общими когнитивными способностями (решение проблем и рабочей памятью), а скорость была связана с навыками, такими как языковые способности.
Языковые навыки объясняли почти 20% разницы в том, как быстро люди учили Python. В отличие от этого, успеваемость на предварительном тесте по математике объясняла только 2% вариативности в том, как быстро студенты учились, и совсем не коррелировала с тем, насколько хорошо они это делали. В результате, ученые пришли к выводу, что обучение кодированию в гораздо большей степени зависело от языковых навыков, чем от навыков работы с цифрами.