論文の概要: Towards a Success Model for Automated Programming Assessment Systems
Used as a Formative Assessment Tool
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04958v1
- Date: Thu, 8 Jun 2023 06:19:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 04:16:24.600833
- Title: Towards a Success Model for Automated Programming Assessment Systems
Used as a Formative Assessment Tool
- Title(参考訳): 形成的評価ツールとして使われる自動プログラミング評価システムの成功モデルに向けて
- Authors: Clemens Sauerwein, Tobias Antensteiner, Stefan Oppl, Iris Groher,
Alexander Meschtscherjakov, Philipp Zech and Ruth Breu
- Abstract要約: 大学教育におけるソースコードの評価は、プログラミングコースの講師にとって中心的で重要な課題である。
自動プログラミングアセスメントシステム(APAS)の利用は有望な解決策である。
APASの有効性と成功を測定することは、そのようなプラットフォームをどのように設計、実装、使用すべきかを理解するために不可欠です。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 42.03652286907358
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The assessment of source code in university education is a central and
important task for lecturers of programming courses. In doing so, educators are
confronted with growing numbers of students having increasingly diverse
prerequisites, a shortage of tutors, and highly dynamic learning objectives. To
support lecturers in meeting these challenges, the use of automated programming
assessment systems (APASs), facilitating formative assessments by providing
timely, objective feedback, is a promising solution. Measuring the
effectiveness and success of these platforms is crucial to understanding how
such platforms should be designed, implemented, and used. However, research and
practice lack a common understanding of aspects influencing the success of
APASs. To address these issues, we have devised a success model for APASs based
on established models from information systems as well as blended learning
research and conducted an online survey with 414 students using the same APAS.
In addition, we examined the role of mediators intervening between technology-,
system- or self-related factors, respectively, and the users' satisfaction with
APASs. Ultimately, our research has yielded a model of success comprising seven
constructs influencing user satisfaction with an APAS.
- Abstract(参考訳): 大学教育におけるソースコードの評価は、プログラミングコースの講師にとって中心的かつ重要な課題である。
その過程で、教育者たちは、ますます多様な前提条件、教師の不足、そして高度にダイナミックな学習目標を持つ学生の増加に直面している。
これらの課題に対処するために、タイムリーで客観的なフィードバックを提供することで、形式的アセスメントを容易にする自動プログラミングアセスメントシステム(APAS)の使用が有望なソリューションである。
これらのプラットフォームの有効性と成功を測定することは、そのようなプラットフォームをどのように設計、実装、使用すべきかを理解するために重要です。
しかし、研究と実践はAPASの成功に影響を及ぼす側面の共通理解を欠いている。
これらの課題に対処するため,情報システムからの確立したモデルに基づくAPASの成功モデルとブレンドラーニング研究を考案し,同じAPASを用いた414人の学生を対象にオンライン調査を行った。
さらに,技術,システム,自己関連要因間の仲介者の役割と,apassに対するユーザの満足度について検討した。
最終的には,apasのユーザ満足度に影響を与える7つの構成要素からなる成功モデルを構築した。
関連論文リスト
- Benchmarking Vision Language Model Unlearning via Fictitious Facial Identity Dataset [94.13848736705575]
我々は、未学習アルゴリズムの有効性を頑健に評価するために設計された新しいVLMアンラーニングベンチマークであるFacial Identity Unlearning Benchmark (FIUBench)を紹介する。
情報ソースとその露出レベルを正確に制御する2段階評価パイプラインを適用した。
FIUBench 内の 4 つのベースライン VLM アンラーニングアルゴリズムの評価により,すべての手法がアンラーニング性能に制限されていることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-05T23:26:10Z) - Teaching Requirements Engineering for AI: A Goal-Oriented Approach in Software Engineering Courses [4.273966905160028]
AIベースのシステムに高品質な要件を規定する能力を持つソフトウェアエンジニアを準備することが重要です。
本研究の目的は,Goal-Oriented Requirements Engineering(GORE)の有効性と適用性を評価することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-26T23:44:01Z) - Personalised Feedback Framework for Online Education Programmes Using Generative AI [0.0]
本稿では,埋め込みを組み込むことでChatGPTの機能を拡張したフィードバックフレームワークを提案する。
本研究の一環として,オープンエンドおよび複数選択質問に対する有効率90%と100%を達成できる概念解の証明を提案し,開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-14T22:35:40Z) - Identifying Student Profiles Within Online Judge Systems Using
Explainable Artificial Intelligence [6.638206014723678]
オンライン審査員(OJ)システムは通常、学生によって開発されたコードの高速かつ客観的な評価を得られるため、プログラミング関連のコースの中で考慮される。
本研究の目的は,OJが収集した情報のさらなる活用を考慮し,学生とインストラクターの両方のフィードバックを自動的に推測することで,この制限に対処することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T12:11:30Z) - Lessons Learned from Designing an Open-Source Automated Feedback System
for STEM Education [5.326069675013602]
RATsAppはオープンソースの自動フィードバックシステム(AFS)で、フォーマティブフィードバックなどの研究ベースの機能を組み込んでいる。
このシステムは、数学的能力、表現能力、データリテラシーなどの中核的なSTEM能力に焦点を当てている。
オープンソースプラットフォームであるRATsAppは、継続的な開発へのパブリックコントリビューションを奨励し、教育ツールを改善するための共同アプローチを促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T07:13:07Z) - Towards Goal-oriented Intelligent Tutoring Systems in Online Education [69.06930979754627]
目標指向知能チューニングシステム(GITS)という新しいタスクを提案する。
GITSは,演習や評価のカスタマイズを戦略的に計画することで,学生の指定概念の習得を可能にすることを目的としている。
PAI(Planning-Assessment-Interaction)と呼ばれるグラフに基づく新しい強化学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-03T12:37:16Z) - 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) - 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) - Application of Deep Self-Attention in Knowledge Tracing [2.5852720579998336]
本稿では,中国の多くの大学の学生が使用しているオンラインアセスメントシステムであるPTAのデータをもとに,Deep Self-Attentive Knowledge Tracing (DSAKT)を提案する。
PTAのデータの実験では、DSAKTは知識追跡において他のモデルよりも2.1%向上している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-17T14:45:38Z) - Personalized Education in the AI Era: What to Expect Next? [76.37000521334585]
パーソナライズ学習の目的は、学習者の強みに合致する効果的な知識獲得トラックをデザインし、目標を達成するために弱みをバイパスすることである。
近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の隆盛は、パーソナライズされた教育を強化するための新しい視点を広げています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T12:23:32Z)
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。