論文の概要: An Exploratory Analysis of Feedback Types Used in Online Coding Exercises

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03077v2
• Date: Wed, 9 Nov 2022 11:41:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 17:31:45.851432
• Title: An Exploratory Analysis of Feedback Types Used in Online Coding Exercises
• Title（参考訳）: オンラインコーディング演習におけるフィードバックタイプの探索的分析
• Authors: Natalie Kiesler
• Abstract要約: 本研究の目的は,CodingBat,Scratch,Blocklyが適用したフィードバックタイプを特定することである。 この研究は、フィードバックタイプ間の明確な境界を特定することの難しさを明らかにした。
• 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: Online coding environments can help support computing students gain programming practice at their own pace. Especially informative feedback can be beneficial during such self-guided, independent study phases. This research aims at the identification of feedback types applied by CodingBat, Scratch and Blockly. Tutoring feedback as coined by Susanne Narciss along with the specification of subtypes by Keuning, Jeuring and Heeren constitute the theoretical basis. Accordingly, the five categories of elaborated feedback (knowledge about task requirements, knowledge about concepts, knowledge about mistakes, knowledge about how to proceed, and knowledge about meta-cognition) and their subtypes were utilized for the analysis of available feedback options. The study revealed difficulties in identifying clear-cut boundaries between feedback types, as the offered feedback usually integrates more than one type or subtype. Moreover, currently defined feedback types do not rigorously distinguish individualized and generic feedback. The lack of granularity is also evident in the absence of subtypes relating to the knowledge type of the task. The analysis thus has implications for the future design and investigation of applied tutoring feedback. It encourages future research on feedback types and their implementation in the context of programming exercises to define feedback types that match the demands of novice programmers.
• Abstract（参考訳）: オンラインコーディング環境は、コンピュータ学生が自身のペースでプログラミングプラクティスを習得するのに役立つ。 特に情報的フィードバックは, 自己指導型, 独立した研究段階において有益である。 本研究の目的は,CodingBat,Scratch,Blocklyが適用したフィードバックタイプを特定することである。 スザンヌ・ナルシス(susanne narciss)が提唱した、キューニング(keuning)、ジュリング(jeuring)、ヘーレン(heeren)によるサブタイプを明記した指導フィードバックが理論的根拠となっている。 その結果,タスク要件,概念に関する知識,ミスに関する知識,進行に関する知識,メタ認知に関する知識の5つのカテゴリと,それらのサブタイプを,利用可能なフィードバックオプションの分析に利用した。 提案されたフィードバックは通常、複数のタイプまたはサブタイプを統合するため、フィードバックタイプ間の明確な境界を特定することの難しさを明らかにした。 さらに、現在定義されているフィードバックタイプは、個々のフィードバックと一般的なフィードバックを厳密に区別しない。 粒度の欠如は、タスクの知識タイプに関連するサブタイプがないことからも明らかである。 この分析は,応用学習フィードバックの今後の設計と検討に影響を及ぼす。 プログラミング演習の文脈におけるフィードバックタイプとその実装に関する将来の研究を奨励し、初心者プログラマの要求に合うフィードバックタイプを定義する。

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