論文の概要: Building an Effective Automated Assessment System for C/C++ Introductory
Programming Courses in ODL Environment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11915v1
- Date: Tue, 24 May 2022 09:20:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-25 13:47:01.467541
- Title: Building an Effective Automated Assessment System for C/C++ Introductory
Programming Courses in ODL Environment
- Title(参考訳): ODL環境におけるC/C++導入プログラムの効果的な自動評価システムの構築
- Authors: Muhammad Salman Khan and Adnan Ahmad and Muhammad Humayoun
- Abstract要約: 学生の作業を評価する従来の方法は、時間と労力の両面で不十分になってきている。
遠隔教育環境では、多くの家庭教師を雇うための重厚な報酬の観点からも、こうした評価がさらに困難になる。
私たちは、効果的な自動評価システムを構築するのに必要な、さまざまなコンポーネントを特定します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Assessments help in evaluating the knowledge gained by a learner at any
specific point as well as in continuous improvement of the curriculum design
and the whole learning process. However, with the increase in students'
enrollment at University level in either conventional or distance education
environment, traditional ways of assessing students' work are becoming
insufficient in terms of both time and effort. In distance education
environment, such assessments become additionally more challenging in terms of
hefty remuneration for hiring large number of tutors. The availability of
automated tools to assist the evaluation of students' work and providing
students with appropriate and timely feedback can really help in overcoming
these problems. We believe that building such tools for assessing students'
work for all kinds of courses in not yet possible. However, courses that
involve some formal language of expression can be automated, such as,
programming courses in Computer Science (CS) discipline. Instructors provide
various practical exercises to students as assignments to build these skills.
Usually, instructors manually grade and provide feedbacks on these assignments.
Although in literature, various tools have been reported to automate this
process, but most of these tools have been developed by the host institutions
themselves for their own use. We at COMSATS Institute of Information
Technology, Lahore are conducting a pioneer effort in Pakistan to automate the
marking of assignments of introductory programming courses that involve C or
C++ languages with the capability of associating appropriate feedbacks for
students. In this paper, we basically identify different components that we
believe are necessary in building an effective automated assessment system in
the context of introductory programming courses that involve C/C++ programming.
- Abstract(参考訳): 評価は、特定の時点で学習者が得た知識を評価するのに役立つだけでなく、カリキュラム設計と学習プロセス全体の継続的な改善にも役立つ。
しかし、従来の教育環境や遠隔教育環境において、大学レベルの学生の入学率の増加に伴い、時間と労力の両面で、従来の学生の作業評価方法が不十分になっている。
遠隔教育環境では、多くの家庭教師を雇うための重い報酬の観点からも、こうした評価がさらに困難になる。
学生の作業評価を支援し,適切なタイムリーなフィードバックを提供する自動ツールが,これらの課題の克服に有効である。
我々は,学生のあらゆる科目における作業評価ツールの構築は,まだ不可能であると信じている。
しかし、表現の形式言語を含むコースは、コンピュータサイエンス(cs)の分野におけるプログラミングコースのように自動化することができる。
インストラクターは、これらのスキルを構築するための課題として、学生に様々な実践的な訓練を提供する。
通常、インストラクターは手動で評価し、これらの課題についてフィードバックを提供する。
文献では、このプロセスを自動化するための様々なツールが報告されているが、これらのツールのほとんどはホスト機関が独自に開発したものである。
パキスタンのラホールにあるcomsats情報技術研究所(comsats institute of information technology)では、学生に適切なフィードバックを提供する能力を備えた、cやc++言語を含む導入型プログラミングコースの割り当てのマーキングを自動化するための、先駆的な取り組みを行っています。
本稿では,c/c++プログラミングを含む導入型プログラミングコースの文脈において,効果的な自動評価システムを構築する上で必要な,さまざまなコンポーネントを基本的に識別する。
関連論文リスト
- Could ChatGPT get an Engineering Degree? Evaluating Higher Education Vulnerability to AI Assistants [175.9723801486487]
我々は,2つのAIアシスタントであるGPT-3.5とGPT-4が適切な回答を得られるかどうかを評価する。
GPT-4は65.8%の質問を正解し、85.1%の質問に対して少なくとも1つの手順で正しい答えを出すことができる。
この結果から,AIの進歩を踏まえて,高等教育におけるプログラムレベルの評価設計の見直しが求められた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-07T12:11:49Z) - WIP: A Unit Testing Framework for Self-Guided Personalized Online Robotics Learning [3.613641107321095]
本稿では,授業ワークフローに統合しながら,単体テストのためのシステムを構築することに焦点を当てる。
フレームワークのパーソナライズされた学生中心のアプローチに合わせて、この方法は学生がプログラミング作業を簡単に修正し、デバッグできるようにする。
単体テストを含むコースワークフローは、学習環境を強化し、学生が自己指導型でロボットをプログラムする方法を学習できるように、よりインタラクティブにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-18T00:56:46Z) - Intelligent Tutoring System: Experience of Linking Software Engineering
and Programming Teaching [11.732008724228798]
自動グレードを処理する既存のシステムは、主にテストケースの実行の自動化に焦点を当てている。
我々は、自動フィードバックとグレーディングを提供するインテリジェントなチューリングシステムを構築しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T07:28:41Z) - Empowering Private Tutoring by Chaining Large Language Models [87.76985829144834]
本研究は,最先端の大規模言語モデル(LLM)を活用した,本格的な知的チューリングシステムの開発を探求する。
このシステムは、相互に接続された3つのコアプロセス(相互作用、反射、反応)に分けられる。
各プロセスは LLM ベースのツールと動的に更新されたメモリモジュールによって実装される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-15T02:42:03Z) - UKP-SQuARE: An Interactive Tool for Teaching Question Answering [61.93372227117229]
質問応答の指数的増加(QA)は、あらゆる自然言語処理(NLP)コースにおいて必須のトピックとなっている。
本稿では、QA教育のプラットフォームとしてUKP-SQuAREを紹介する。
学生は様々な視点から様々なQAモデルを実行、比較、分析することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T11:29:04Z) - Smart tutor to provide feedback in programming courses [0.0]
学生のプログラミングに関する質問に答えるAIベースのインテリジェントチューターを提案する。
このツールは、全コースでURJCの大学生によってテストされている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-24T11:00:06Z) - Giving Feedback on Interactive Student Programs with Meta-Exploration [74.5597783609281]
ウェブサイトやゲームのようなインタラクティブなソフトウェアを開発することは、特にコンピュータ科学を学ぶための魅力的な方法である。
標準的アプローチでは、インストラクターは、学生が実装した対話型プログラムを手動で評価する必要がある。
Code.orgのような何百万ものオンラインプラットフォームは、インタラクティブなプログラムを実装するための代入に関するフィードバックを提供することができない。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-16T10:00:23Z) - Lifelong Learning Metrics [63.8376359764052]
DARPA Lifelong Learning Machines (L2M) プログラムは、人工知能(AI)システムの進歩を目指している。
本論文は、生涯学習シナリオを実行するエージェントのパフォーマンスの構築と特徴付けのためのフォーマリズムを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-20T16:29:14Z) - PyBryt: auto-assessment and auto-grading for computational thinking [6.1345408064202696]
本稿では,プログラミングの課題について,学生に形式的フィードバックを提供するための新しいアプローチを提案する。
提案手法では,学生のコードから生成された中間結果を動的に評価し,教師が提供した参照実装と比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-03T20:01:06Z) - An Analysis of Programming Course Evaluations Before and After the
Introduction of an Autograder [1.329950749508442]
本稿では,最近自己評価を導入した基礎的コンピュータ科学コースの標準化された大学評価アンケートに対する回答について検討する。
我々は,教師と生徒の交流の改善,コースの質の向上,学習の成功の向上,時間の短縮,難易度の向上など,データに大きな変化をもたらした可能性について仮説を立てた。
オートグレーダ技術は、プログラミングコースにおける生徒の満足度を向上させるための教育方法として検証することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-28T14:09:44Z) - ProtoTransformer: A Meta-Learning Approach to Providing Student Feedback [54.142719510638614]
本稿では,フィードバックを数発の分類として提供するという課題について考察する。
メタラーナーは、インストラクターによるいくつかの例から、新しいプログラミング質問に関する学生のコードにフィードバックを与えるように適応します。
本手法は,第1段階の大学が提供したプログラムコースにおいて,16,000名の学生試験ソリューションに対するフィードバックの提供に成功している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-23T22:41:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。