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J-GLOBAL ID：201902268951494262   整理番号：19A2115015

符号化能力成長に対する学習分析の影響の評価【JST・京大機械翻訳】

Assessing Learning Analytics Impact on Coding Competence Growth

著者 (8件)： Boulanger David (Athabasca University) ,  Seanosky Jeremie (Athabasca University) ,  Guillot Rebecca (Athabasca University) ,  Guillot Isabelle (Athabasca University) ,  Guillot Claudia (Athabasca University) ,  Fraser Shawn (Athabasca University) ,  Kumar Vivekanandan (Athabasca University) ,  Kinshuk Kinshuk (University of North Texas)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICALT  ページ： 170-172  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 文献は,学習分析(LA)ツールの有効性が,混合法アプローチにより最良に評価され,グレードのような要約的測定により評価されることを明らかにした。学習性能に対するLAツールの影響に関する最近の研究は,実験グループ参加者の定性的コメントにもかかわらず,符号化タスクに対するグレード改善におけるその効果を実証しなかった。このツールはJavaにおける符号化競合を改善するのに効果的であることを示している。この観点を分析する際に,本論文は,学生の符号化能力の成長に及ぼすLA形式的フィードバックの影響を記述する。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 有効性 ,  Java ,  フィードバック ,  *学習
準シソーラス用語： 学習性能 ,  *影響評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 符号化 ,  能力 ,  成長 ,  学習 ,  分析 ,  影響の評価