Personalisierte Programmierberatung basierend auf der Erfassung des tiefen Programmierlernstils

Belangrijkste concepten

Ein neuartiges Modell namens PERS wird vorgeschlagen, um die iterativen und versuchsbasierten Verhaltensweisen von Lernenden beim Programmieren zu simulieren und ihre intrinsischen Lernpräferenzen zu erfassen, um personalisierte Programmierempfehlungen zu geben.

Samenvatting

Die Studie befasst sich mit der Aufgabe der Programmierübungsempfehlung (PER), um die Beteiligung auf Online-Lernplattformen für Programmierung zu verbessern. Um PER zu lösen, schlagen die Autoren ein neues Modell namens PERS vor, das die komplexen Programmierverhaltensweisen der Lernenden simuliert.

Zunächst erweitern die Autoren das Felder-Silverman-Lernstilmodell (FSLSM) auf den Bereich des Programmierenslernens und präsentieren das Programmierlernstimodell (PLSM). Basierend darauf konstruieren sie drei latente Vektoren, um den Programmierabilitätsstand, den Verarbeitungsstil und den Verständnisstil der Lernenden zu modellieren.

Um die iterativen und versuchsbasierten Verhaltensweisen beim Programmieren zu erfassen, führen die Autoren ein Differenzierungsmodul ein, das Änderungen zwischen aufeinanderfolgenden Codeeinreichungen effektiv erkennt. Schließlich werden die aktualisierten latenten Vektoren verwendet, um personalisierte Vorhersagen zu generieren.

Umfangreiche Experimente auf zwei realen Datensätzen zeigen die Effektivität und Interpretierbarkeit des PERS-Modells im Vergleich zu state-of-the-art-Methoden.

Statistieken

Die Datensätze BePKT und CodeNet enthalten Millionen von Verhaltens- und Kontextdaten von Programmierenden.
Der BePKT-Datensatz hat eine Sparsität von 84,85% und eine durchschnittliche Anzahl von 3,18 Versuchen pro Übung.
Der CodeNet-Datensatz hat eine Sparsität von 97,77% und eine durchschnittliche Anzahl von 2,05 Versuchen pro Übung.

Citaten

"Programmieren ist ein iterativer und versuchsbasierter Prozess, bei dem Lernende mehrmals an derselben Übung arbeiten und ihre vorherigen Einreichungen basierend auf dem Feedback des Compilers überarbeiten."
"Aktuelle sequenzielle Modelle konzentrieren sich hauptsächlich auf die Muster der Lernenden, ohne ihre intrinsischen Verhaltensweisen wie Lernstile zu berücksichtigen."

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Personalized Programming Guidance based on Deep Programming Learning Style Capturing

by Yingfan Liu,... om arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14638.pdf

Diepere vragen

Wie könnte man das PERS-Modell erweitern, um auch strukturelle Merkmale der von Lernenden eingereichten Codes zu berücksichtigen?

Um strukturelle Merkmale der von Lernenden eingereichten Codes im PERS-Modell zu berücksichtigen, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit wäre die Integration von Techniken des Natural Language Processing (NLP) zur Analyse des Code-Textes. Hierbei könnten Tokenisierungstechniken verwendet werden, um den Code in seine Bestandteile zu zerlegen und strukturelle Elemente wie Schlüsselwörter, Variablen, Schleifen und Bedingungen zu identifizieren. Darüber hinaus könnten Syntaxbäume oder Abstrakte Syntaxbäume (AST) erstellt werden, um die strukturelle Hierarchie des Codes zu erfassen. Diese strukturellen Merkmale könnten dann als zusätzliche Eingaben in das PERS-Modell integriert werden, um eine umfassendere Analyse des Lernverhaltens und der Programmierfähigkeiten der Lernenden zu ermöglichen.

Welche Herausforderungen und Einschränkungen könnten sich ergeben, wenn man das PERS-Modell in realen Lernumgebungen einsetzt?

Bei der Anwendung des PERS-Modells in realen Lernumgebungen könnten verschiedene Herausforderungen und Einschränkungen auftreten. Einige davon könnten sein:

Datenschutz und Ethik: Die Erfassung und Analyse von Lernverhaltensdaten in Echtzeit könnte Datenschutz- und Ethikfragen aufwerfen, insbesondere im Hinblick auf die Speicherung und Verarbeitung sensibler Lerndaten.

Skalierbarkeit: Das PERS-Modell muss in der Lage sein, mit einer großen Anzahl von Lernenden und Übungen umzugehen, was zu Skalierbarkeitsproblemen führen könnte, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen.

Modellinterpretierbarkeit: Die Interpretierbarkeit des PERS-Modells könnte eine Herausforderung darstellen, da komplexe neuronale Netzwerkarchitekturen verwendet werden. Es ist wichtig, dass die Entscheidungsfindung des Modells nachvollziehbar ist, insbesondere in Bildungsumgebungen.

Anpassung an verschiedene Lernkontexte: Das PERS-Modell muss möglicherweise an verschiedene Lernumgebungen und -ziele angepasst werden, um eine effektive Personalisierung der Programmieranleitung zu gewährleisten.

Inwiefern könnte das PERS-Modell auch auf andere Lerndomänen außerhalb des Programmierens angewendet werden?

Das PERS-Modell könnte auch auf andere Lerndomänen außerhalb des Programmierens angewendet werden, insbesondere in Bereichen, in denen sequenzielle Lernempfehlungen und die Erfassung von Lernstilen wichtig sind. Einige Beispiele für potenzielle Anwendungen des PERS-Modells in anderen Lerndomänen sind:

Sprachlernplattformen: Das PERS-Modell könnte zur personalisierten Empfehlung von Sprachübungen und Lernmaterialien verwendet werden, basierend auf den individuellen Lernstilen und Fortschritten der Lernenden.

Mathematikunterricht: In Mathematikumgebungen könnte das PERS-Modell dazu beitragen, die Lernenden bei der Lösung mathematischer Probleme zu unterstützen, indem es ihre Lernstile und Fortschritte berücksichtigt.

Online-Kursplattformen: Das PERS-Modell könnte in verschiedenen Online-Kursumgebungen eingesetzt werden, um personalisierte Lernempfehlungen für eine Vielzahl von Themenbereichen zu bieten, basierend auf den individuellen Lernpräferenzen der Lernenden.

Durch die Anpassung des PERS-Modells an verschiedene Lerndomänen könnten personalisierte Lernempfehlungen und -anleitungen in einer Vielzahl von Bildungskontexten verbessert werden.