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J-GLOBAL ID：202002266295959609   整理番号：20A1867020

プログラミング割当の自動劣化のための意味のあるフィードバックの提供【JST・京大機械翻訳】

Providing Meaningful Feedback for Autograding of Programming Assignments

著者 (7件)： Haldeman Georgiana (Rutgers University, Piscataway, NJ, USA) ,  Tjang Andrew (Rutgers University, Piscataway, NJ, USA) ,  Babes-Vroman Monica (Rutgers University, Piscataway, NJ, USA) ,  Bartos Stephen (Rutgers University, Piscataway, NJ, USA) ,  Shah Jay (Rutgers University, Piscataway, NJ, USA) ,  Yucht Danielle (Rutgers University, Piscataway, NJ, USA) ,  Nguyen Thu D. (Rutgers University, Piscataway, NH, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGCSE ’18  ページ： 278-283  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 自動化システムは,スケールにおける教育プログラミングの課題に適合するためにますます展開されている。不正確なプログラムに対して意味のあるフィードバックを提供するために,オートグレードを拡張するための方法論を提案した。本方法論は,各プログラミング割当て,割り当ての設計,および包括的な試験スイートの設計に重要な概念とスキルを識別するインストラクタから始まる。次に,試験を適用して,共通誤差のクラスを学習し,将来のサブミッションにおける誤りを自動的に分類するための分類器を生成する。インストラクタは概念とスキルに対する誤差をマップし,学生が彼らの誤解と誤りを見つけるのを助けるためのヒントを書く。この方法論を,著者らの導入からコンピュータ科学コースへの2つの割当てに適用した。分類の1つのセメスターからサブミッションを用いて,観察された共通誤差に対する分類器と書き込みヒントを構築した。2番目のセメスターからのサブミッションを用いたヒントの自動誤差分類と潜在的有用性を手作業で検証した。誤った提出のために与えられたヒントは,96%以上の症例に対して有用であることが分かった。これらの有望な結果に基づいて,著者らのヒントを展開し,現在,学生とインストラクタからサブミッションとフィードバックを集めた。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 教育 ,  *計算機科学
準シソーラス用語： 実習指導者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 自動研削 ,  概念/技能に基づくヒント ,  エラー分類

分類 (2件)： CAI  (JE09000G) ,  技術教育  (JA01050T)

タイトルに関連する用語 (4件)： プログラミング ,  割当 ,  意味 ,  フィードバック