هدف البحث الحالي إلى قياس أثر أسااليب التجول (كلي – نصفي - مجزأ) عبر محطات التعلم الرقمية القائمة على برمجة الروبوتات الإفتراضية في تنمية مهارات التفكير الحاسوبي والرغبة في التعلم لدى طلاب كلية التربية منخفضي المرونة المعرفية، وقد تم تطبيق البحث الحالي على عينة مكونة من (75) طالب وطالبة من طلاب الفرقة الأولى بالشعب العلمية - كلية التربية- جامعة حلوان، حيث شملت كل مجموعة (25) طالب وطالبة، وذلك في الفصل الدراسى الأول بالعام الجامعي 2023/2024، وقد تم الاعتماد على المنهج شبه التجريبى، وتمثلت أدوات القياس المستخدمة بالبحث في مقياس مهارات التفكير الحاسوبى، مقياس المرونة المعرفية، ومقياس الرغبة في التعلم، وذلك من أجل تحقيق أهداف البحث والتوصل لنتائجه، والتي أسفرت عن وجود فروق ذات دلالة إحصائية عند مستوى (0,05) بين درجات طلاب المجموعات التجريبية الثلاثة في مستوى مهارات التفكير الحاسوبي، والرغبة في التعلم لصالح المجموعة التجريبية التي تعلمت بأسلوب التجول المجزأ عبر محطات التعلم الرقمية القائمة على برمجة الروبوتات الافتراضية.
The current research aimed to measure the impact of navigation styles (Full/ Partial/ Divided) through digital learning stations based on virtual robot programming in developing computational thinking skills and the desire to learn among students of the Faculty of Education with low cognitive flexibility. The current research was applied to a sample consisting of (75) male and female students from the first year of the scientific divisions - Faculty of Education - Helwan University, where each group included (25) male and female students, during the second semester of the academic year 2023/2024. The quasi-experimental approach was relied upon, and the measurement tools used in the research included a computational thinking skills scale, a cognitive flexibility scale, and a desire to learn scale, in order to achieve the research objectives and reach its results, which revealed statistically significant differences at the level of (0.05) between the scores of students in the three experimental groups in the level of computational thinking skills and the desire to learn in favor of the experimental group that learned the Divided navigation style through digital learning stations based on virtual robot programming.