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.
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