論文の概要: Student Teamwork on Programming Projects: What can GitHub logs show us?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11262v1
• Date: Tue, 25 Aug 2020 20:41:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 23:43:44.617281
• Title: Student Teamwork on Programming Projects: What can GitHub logs show us?
• Title（参考訳）: プログラミングプロジェクトに関する学生チームワーク: GitHubのログから何がわかるのか?
• Authors: Niki Gitinabard, Ruth Okoilu, Yiqao Xu, Sarah Heckman, Tiffany Barnes, Collin Lynch
• Abstract要約: コンピュータサイエンス専攻のためのCS2 Javaプログラミングコースの2つの提供物で、2つのプログラミングプロジェクトからGitHubログを収集しました。 学生は毎年,2つのプロジェクト(オプションと必須の2つ)をペアで作業しました。 応募ログから学生のチームワークスタイルを自動的に特定できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.764846583322767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Teamwork, often mediated by version control systems such as Git and Apache Subversion (SVN), is central to professional programming. As a consequence, many colleges are incorporating both collaboration and online development environments into their curricula even in introductory courses. In this research, we collected GitHub logs from two programming projects in two offerings of a CS2 Java programming course for computer science majors. Students worked in pairs for both projects (one optional, the other mandatory) in each year. We used the students' GitHub history to classify the student teams into three groups, collaborative, cooperative, or solo-submit, based on the division of labor. We then calculated different metrics for students' teamwork including the total number and the average number of commits in different parts of the projects and used these metrics to predict the students' teamwork style. Our findings show that we can identify the students' teamwork style automatically from their submission logs. This work helps us to better understand novices' habits while using version control systems. These habits can identify the harmful working styles among them and might lead to the development of automatic scaffolds for teamwork and peer support in the future.
• Abstract（参考訳）: GitやApache Subversion(SVN)といったバージョン管理システムによって仲介されるチームワークは、プロのプログラミングの中心である。 その結果、多くの大学は、入門コースでもコラボレーション環境とオンライン開発環境の両方をカリキュラムに取り入れている。 本研究では,コンピュータサイエンス専攻向けcs2 javaプログラミングコースの2つの提供により,2つのプログラミングプロジェクトからgithubログを収集した。 学生は毎年2つのプロジェクト(オプション1つ、必須1つ)でペアで働いた。 私たちは学生のGitHub履歴を使って、学生チームを労働の分割に基づいて3つのグループに分類しました。 次に,各プロジェクトの各部分におけるコミット数と平均回数を含む,学生のチームワークのメトリクスを算出し,これらのメトリクスを用いて学生のチームワークスタイルを予測した。 その結果,提出ログから生徒のチームワークスタイルを自動識別できることが判明した。 この作業は、バージョン管理システムを使いながら初心者の習慣をよりよく理解するのに役立ちます。 これらの習慣は、それらの中の有害な作業スタイルを特定し、将来的にはチームワークやピアサポートのための自動足場の開発につながる可能性がある。

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