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Autor/inn/enPrice, Thomas; Zhi, Rui; Barnes, Tiffany
TitelEvaluation of a Data-Driven Feedback Algorithm for Open-Ended Programming
[Konferenzbericht] Paper presented at the International Conference on Educational Data Mining (EDM) (10th, Wuhan, China, Jun 25-28, 2017).
Quelle(2017), (6 Seiten)
PDF als Volltext kostenfreie Datei Verfügbarkeit 
Spracheenglisch
Dokumenttypgedruckt; online; Monographie
SchlagwörterFeedback (Response); Computer Software; Data Analysis; Programming; Computer Science Education; Comparative Analysis; Intelligent Tutoring Systems; Teacher Student Relationship; Teaching Methods; Help Seeking; Introductory Courses; Undergraduate Students; Course Descriptions; Research Universities; Prediction; Mathematics
AbstractIn this paper we present a novel, data-driven algorithm for generating feedback for students on open-ended programming problems. The feedback goes beyond next-step hints, annotating a student's whole program with suggested edits, including code that should be moved or reordered. We also build on existing work to design a methodology for evaluating this feedback in comparison to human tutor feedback, using a dataset of real student help requests. Our results suggest that our algorithm is capable of reproducing ideal human tutor edits almost as frequently as another human tutor. However, our algorithm also suggests many edits that are not supported by human tutors, indicating the need for better feedback selection. [For the full proceedings, see ED596512.] (As Provided).
AnmerkungenInternational Educational Data Mining Society. e-mail: admin@educationaldatamining.org; Web site: http://www.educationaldatamining.org
Erfasst vonERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC
Update2020/1/01
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