מושגי ליבה
Durch das Clustering von Programmlösungen in MOOCs können verschiedene Lösungsansätze für Studenten präsentiert werden, um ihre Entwicklung zu fördern.
תקציר
In dieser Studie wurde ein neues Problem identifiziert, nämlich die Auswahl algorithmisch diverser Lösungen, um sie Studenten in MOOCs zu präsentieren. Um dies anzugehen, wurde ein Tool namens Rhubarb entwickelt, das Python-Lösungen in eine Standardform bringt, den Abstand über das GumTree-Tool berechnet, das die Codestruktur berücksichtigt, und basierend auf der Codequalität Beispiele auswählt.
Die Autoren verglichen den Standard-Plattformansatz, der die letzten Einreichungen der Studenten zeigt, das angepasste Plagiaterkennungstool JPlag und Rhubarb. In einer manuellen Bewertung durch Experten erhielt der Standardansatz einen Durchschnittswert von 3,12 von 5, JPlag 3,77 und Rhubarb 3,50. Der Vergleich wurde nur auf einer kleinen Stichprobe durchgeführt, da JPlag den Großteil der Aufgaben nicht vollständig verarbeiten kann. Rhubarb kann 100% der Daten verarbeiten und schneidet besser ab als der Standardansatz der Plattform. Daher wurde ein zusammengesetztes System entwickelt, das JPlag auf den 5,3% der Aufgaben einsetzt, die es vollständig verarbeiten kann, und Rhubarb auf den restlichen Aufgaben.
Zukünftige Arbeiten umfassen die Verbesserung der Qualität von Rhubarb, eine gründlichere Bewertung der Hyperparameter und die Einbindung des Systems in die Hyperskill-Plattform, um die Auswirkungen auf Studenten zu untersuchen.
סטטיסטיקה
Für 44,6% der Aufgaben konnte JPlag keinen Bericht generieren.
Für 50,1% der Aufgaben konnte JPlag nur teilweise Lösungen verarbeiten.
Nur für 5,3% der Aufgaben konnte JPlag alle Lösungen vollständig verarbeiten.
ציטוטים
"Durch das Clustering von Programmlösungen in MOOCs können verschiedene Lösungsansätze für Studenten präsentiert werden, um ihre Entwicklung zu fördern."
"Rhubarb kann 100% der Daten verarbeiten und schneidet besser ab als der Standardansatz der Plattform."