抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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この作業のコアは,どのようにコードするかを学習する最良の方法は,問題解決によって実践することである。しかし,学生がこの問題に悩まされるならば,それらはフラストレーションを得て,与えられる。自動化Tutoring System(ATS)は,彼らが遭遇する問題を解決するのを助けるためのヒントを提供することを目的とする。既存のシステムの多くは,一般的ヒント,例えば「条件付状態」をチェックするか,または,学生がコンパイラまたはテストケースエラーを解釈するのを助ける。これは有用であるが,ATSは各プログラムに対してインタラクティブで特殊なフィードバックを提供するべきであると考える。有望なATSに関する出版物を通して雪を投げ,いくつかのそのようなシステム(27の出版物)が存在するが,多くの課題を特定し,著者らの要求が既存のシステムによって満たされないことを見出した。例えば,汎用プログラミング言語,例えば,Java,または,複数の方法およびクラスから成る現実的問題に対するスケールに関する研究はほとんどない。検索から,自動化プログラム修復(APR)に基づくATSが最も有望なことを示した。しかしながら,プログラム修復は,学生を労働状態にガイドするのを助けるために,専門的なヒントを生成する可能性を有するが,これらに見える研究は,更なる課題を同定した。例えば,多くのAPR ATSツールは,学生に対する修理プログラムのみを示し,次に,それらのプログラムを比較,修正しなければならない。もう一つの課題は,APRが一般的に少数の線を修正するので,もし学生の解が正しいのであれば,修理は失敗するかもしれない。これは部分修理によって解決でき,すなわち,プログラムは少なくとも1つの追加テストケースパスで修理される。これは修復率を増加させるが,非ob orまたは「w」方向の学生をより困難または点にするかもしれない。APRは数分を要し,対話型ATSに不適当である。APRに基づくATSを定義するための設計科学手法を取り上げ,同定した課題に対処することを試みた。必要な部品,例えばAPRに対する最先端技術のレビュー,すなわち,2つのプログラム間の差異からヒントを生成する方法を与えた。これから,3段階ロードマップを提案した。1.Copyright 2021 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】