Clustering von MOOC-Programmlösungen zur Diversifizierung ihrer Präsentation für Studenten

Core Concepts

Durch das Clustering von Programmlösungen in MOOCs können verschiedene Lösungsansätze für Studenten präsentiert werden, um ihre Entwicklung zu fördern.

Abstract

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.

Stats

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.

Quotes

"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."

Key Insights Distilled From

Clustering MOOC Programming Solutions to Diversify Their Presentation to Students

by Elizaveta Ar... at arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.19398.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Qualität von Rhubarb durch den Einsatz fortschrittlicherer Clustering-Algorithmen weiter verbessern?

Um die Qualität von Rhubarb zu verbessern, könnte man fortschrittlichere Clustering-Algorithmen einsetzen, die eine präzisere Gruppierung der Lösungen ermöglichen. Ein Ansatz wäre die Verwendung von Mean-Shift-Clustering, das eine adaptivere und datengetriebene Methode darstellt. Dieser Algorithmus kann die Anzahl der Cluster automatisch bestimmen und sich an die Form der Daten anpassen, was zu genaueren und aussagekräftigeren Ergebnissen führen kann. Durch die Implementierung von Mean-Shift-Clustering könnte Rhubarb eine feinere Unterscheidung zwischen den Lösungen vornehmen und somit die Qualität der präsentierten Beispiele verbessern.

Welche Auswirkungen hätte es, wenn Studenten nicht nur die besten, sondern auch die schlechteren Lösungen sehen würden, um daraus zu lernen?

Das Zeigen sowohl der besten als auch der schlechteren Lösungen für Studenten könnte positive Effekte auf ihr Lernen haben. Durch den Einblick in weniger optimale Lösungen könnten die Studierenden ein besseres Verständnis für häufige Fehlerquellen und ineffiziente Herangehensweisen entwickeln. Dies könnte dazu beitragen, dass sie ihre eigenen Lösungen kritischer betrachten und ihre Fähigkeiten verbessern, indem sie aus den Fehlern anderer lernen. Darüber hinaus könnte das Betrachten von schlechteren Lösungen die Studierenden dazu motivieren, alternative Wege zu erkunden und kreativer zu denken, um effektivere Lösungsstrategien zu entwickeln.

Wie könnte man die Erkenntnisse aus dieser Studie nutzen, um die Lernmotivation und -leistung von Studenten in MOOCs generell zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie könnten genutzt werden, um die Lernmotivation und -leistung von Studenten in MOOCs zu verbessern, indem man gezielt auf die Vielfalt der präsentierten Lösungen achtet. Durch die Implementierung von Tools wie Rhubarb, die algorithmisch diverse Lösungen präsentieren, könnten die Studierenden dazu ermutigt werden, verschiedene Herangehensweisen zu erkunden und ihr Verständnis zu vertiefen. Darüber hinaus könnten Lehrkräfte die Ergebnisse dieser Studie nutzen, um gezielt Feedback zu geben und die Studierenden zu ermutigen, aus einer breiten Palette von Lösungen zu lernen. Dies könnte die Lernmotivation steigern, da die Studierenden erkennen, dass es nicht nur eine "richtige" Lösung gibt, sondern dass sie durch die Vielfalt der präsentierten Beispiele ihr eigenes Denken erweitern können.