論文の概要: InvAASTCluster: On Applying Invariant-Based Program Clustering to Introductory Programming Assignments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14175v2
• Date: Wed, 29 Jun 2022 13:44:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-30 21:02:36.564367
• Title: InvAASTCluster: On Applying Invariant-Based Program Clustering to Introductory Programming Assignments
• Title（参考訳）: invaastcluster: 初期プログラミング課題への不変ベースのプログラムクラスタリングの適用について
• Authors: Pedro Orvalho and Mikol\'a\v{s} Janota and Vasco Manquinho
• Abstract要約: InvAASTClusterは、プログラムクラスタリングの新しいアプローチである。 複数のプログラム実行で観察される動的に生成されたプログラム不変量を利用して、意味論的に等価なIPAをクラスタ化する。 以上の結果から,InvAASTClusterはクラスタリングベースのプログラム修復ツールで使用されている場合,現在の最先端技術に進歩することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Due to the vast number of students enrolled in Massive Open Online Courses (MOOCs), there has been an increasing number of automated program repair techniques focused on introductory programming assignments (IPAs). Such state-of-the-art techniques use program clustering to take advantage of previous correct student implementations to repair a given new incorrect submission. Usually, these repair techniques use clustering methods since analyzing all available correct student submissions to repair a program is not feasible. The clustering methods use program representations based on several features such as abstract syntax tree (AST), syntax, control flow, and data flow. However, these features are sometimes brittle when representing semantically similar programs. This paper proposes InvAASTCluster, a novel approach for program clustering that takes advantage of dynamically generated program invariants observed over several program executions to cluster semantically equivalent IPAs. Our main objective is to find a more suitable representation of programs using a combination of the program's semantics, through its invariants, and its structure, through its anonymized abstract syntax tree. The evaluation of InvAASTCluster shows that the proposed program representation outperforms syntax-based representations when clustering a set of different correct IPAs. Furthermore, we integrate InvAASTCluster into a state-of-the-art clustering-based program repair tool and evaluate it on a set of IPAs. Our results show that InvAASTCluster advances the current state-of-the-art when used by clustering-based program repair tools by repairing a larger number of students' programs in a shorter amount of time.
• Abstract（参考訳）: 大規模なオープン・オンライン・コース(moocs)に参加する学生の数が膨大であるため、導入型プログラミング課題(ipas)に焦点を当てた自動プログラム修復技術が増えている。 このような最先端技術は、プログラムクラスタリングを使用して、以前の正しい学生実装を利用して、与えられた新しい不正な提出を修復する。 通常、これらの修復手法はクラスタリング手法を用いるが、これはプログラムを修復するために利用可能な全ての正しい学生の応募を解析することは不可能である。 クラスタリング手法は、抽象構文木(ast)、構文、制御フロー、データフローなど、いくつかの特徴に基づくプログラム表現を使用する。 しかし、これらの特徴は、意味的に類似したプログラムを表現する際には壊れることがある。 本稿では,複数のプログラム実行で観測される動的生成プログラム不変量を利用して,意味的に等価なipaをクラスタ化する,プログラムクラスタリングのための新しい手法であるinvaastclusterを提案する。 我々の主な目的は、プログラムのセマンティクス、不変量、構造、および匿名化された抽象構文木を組み合わせることで、プログラムのより適切な表現を見つけることである。 InvAASTClusterの評価は、異なる正しいIPAの集合をクラスタリングする際に、提案プログラム表現が構文ベースの表現より優れていることを示している。 さらに、InvAASTClusterを最先端のクラスタリングベースのプログラム修復ツールに統合し、一連のIPAで評価する。 以上の結果から,InvAASTClusterは,多数の学生プログラムを短時間で修復し,クラスタリングベースのプログラム修復ツールで使用する場合の最先端化を図っている。

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