論文の概要: Plagiarism deterrence for introductory programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02848v1
• Date: Mon, 6 Jun 2022 18:47:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 17:29:48.472390
• Title: Plagiarism deterrence for introductory programming
• Title（参考訳）: 入門プログラミングのためのプラジャリズム抑止
• Authors: Simon J. Cohen, Michael J. Martin, Chance A. Shipley, Abhishek Kumar, Andrew R. Cohen
• Abstract要約: クラス全体の統計的特徴は直感的な新しいp値によって学生と明確に共有することができる。 圧縮に基づく類似度検出アルゴリズムは、代入間の関係をより正確に捉える。 無バイアスのスコアリングシステムは、学生とインストラクターが真の努力の独立を理解するのを助ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.612194979331179
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Plagiarism in introductory programming courses is an enormous challenge for both students and institutions. For students, relying on the work of others too early in their academic development can make it impossible to acquire necessary skills for independent success in the future. For institutions, widespread student cheating can dilute the quality of the educational experience being offered. Currently available solutions consider only pairwise comparisons between student submissions and focus on punitive deterrence. Our approach instead relies on a class-wide statistical characterization that can be clearly and securely shared with students via an intuitive new p-value representing independence of student effort. A pairwise, compression-based similarity detection algorithm captures relationships between assignments more accurately. An automated deterrence system is used to warn students that their behavior is being closely monitored. High-confidence instances are made directly available for instructor review using our open-source toolkit. An unbiased scoring system aids students and the instructor in understanding true independence of effort. Preliminary results indicate that the system can provide meaningful measurements of independence from week one, improving the efficacy of technical education.
• Abstract（参考訳）: 入門プログラミングコースにおけるプラジャリズムは、学生と機関の両方にとって大きな課題である。 学生にとって、学業発展の早い段階で他人の仕事に頼ることは、将来独立して成功するために必要なスキルを習得することは不可能である。 教育機関にとって、広範な学生の不正行為は、提供される教育経験の質を損なう可能性がある。 現在利用可能なソリューションは、学生の提出と懲罰的抑止の2つの比較のみを考慮に入れている。 このアプローチは,生徒の努力の独立性を表す直感的な新しいp値を通じて,明確かつセキュアに学生と共有できるクラス全体の統計特性に依存する。 圧縮に基づく類似度検出アルゴリズムは、代入間の関係をより正確に捉える。 自動抑止システムは、生徒の行動が密に監視されていることを警告するために使用される。 high-confidenceインスタンスは、オープンソースツールキットを使用してインストラクタレビューを直接利用できます。 無バイアスのスコアリングシステムは、学生とインストラクターが真の努力の独立を理解するのを助ける。 予備的な結果から,1週目から独立性の有意義な測定が得られ,技術教育の効果が向上することが示唆された。

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