論文の概要: Software Engineering Educational Experience in Building an Intelligent Tutoring System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05472v3
- Date: Wed, 18 Dec 2024 16:54:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-19 18:59:48.907365
- Title: Software Engineering Educational Experience in Building an Intelligent Tutoring System
- Title（参考訳）: 知的学習システム構築におけるソフトウェア工学教育の経験
- Authors: Zhiyu Fan, Yannic Noller, Ashish Dandekar, Abhik Roychoudhury,
- Abstract要約: 本稿では,Intelligent Tutoring Systemアーキテクチャ,SEコースにおける教育概念,ITSでの経験について論じる。
このSEコースは、数年間のプログラミングコースで初心者学生に自動化されたリアルタイムフィードバックを提供する、本格的なIntelligent Tutoring Systemを構築することを想定している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.935408461248173
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The growing number of students enrolling in Computer Science (CS) programmes is pushing CS educators to their limits. This poses significant challenges to computing education, particularly the teaching of introductory programming and advanced software engineering (SE) courses. First-year programming courses often face overwhelming enrollments, including interdisciplinary students who are not CS majors. The high teacher-to-student ratio makes it challenging to provide timely and high-quality feedback. Meanwhile, software engineering education comes with inherent difficulties like acquiring industry partners and the dilemma that such software projects are often under or over-specified and one-time efforts within one team or one course. To address these challenges, we designed a novel foundational SE course. This SE course envisions building a full-fledged Intelligent Tutoring System (ITS) of Programming Assignments to provide automated, real-time feedback for novice students in programming courses over multiple years. Each year, SE students contribute to specific short-running SE projects that improve the existing ITS implementation, while at the same time, we can deploy the ITS for usage by students for learning programming. This project setup builds awareness among SE students about their contribution to a "to-be-deployed" software project. In this multi-year teaching effort, we have incrementally built an ITS that is now deployed in various programming courses. This paper discusses the Intelligent Tutoring System architecture, our teaching concept in the SE course, our experience with the built ITS, and our view of future computing education.
- Abstract（参考訳）: コンピュータサイエンス(CS)プログラムに入学する学生の増加は、CS教育者をその限界に追い込んでいる。
これは、コンピューティング教育、特に入門プログラミングと高度なソフトウェア工学(SE)コースの教育に重大な課題をもたらす。
初年度のプログラミングコースは、CS専攻ではない学際的な学生を含む圧倒的な入学に直面していることが多い。
教師と学生の比率が高いことは、タイムリーで高品質なフィードバックを提供することを困難にしている。
一方、ソフトウェアエンジニアリングの教育は、業界パートナーの獲得や、そのようなソフトウェアプロジェクトは、しばしば1つのチームまたは1つのコース内で、過度に特定され、1回限りの努力をしているというジレンマのような、固有の困難を伴う。
これらの課題に対処するため、我々は新しい基礎SEコースを設計した。
このSEコースは、プログラミング・アサインメントの完全なインテリジェント・チューリング・システム(ITS)を構築し、プログラミング・コースの初心者学生に数年間にわたって自動でリアルタイムのフィードバックを提供することを想定している。
毎年、SE学生は、既存のITS実装を改善するための、特定の短期的なSEプロジェクトに貢献すると同時に、プログラミングを学ぶために学生が使用するITSをデプロイすることができる。
このプロジェクトは、SE学生の間で、"デプロイされる"ソフトウェアプロジェクトへの貢献について意識を高めます。
この数年間の授業で、我々は様々なプログラミングコースに展開されるITSを段階的に構築しました。
本稿では,Intelligent Tutoring Systemアーキテクチャ,SEコースにおける教育概念,ITSでの経験,今後のコンピューティング教育の展望について論じる。
関連論文リスト
- Challenges and Paths Towards AI for Software Engineering [55.95365538122656]
ソフトウェア工学におけるAIの進歩を3倍に議論する。
まず、ソフトウェア工学のためのAIにおいて、具体的なタスクを構造化した分類法を提供する。
次に、現在のアプローチを制限するいくつかの重要なボトルネックを概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-28T17:17:57Z) - Establishing Software Engineering Design Competence with Soft Skills [5.829545587965401]
カナダのソフトウェア工学プログラムに入学した高校生のための工学デザインコースが開発されている。
コースの目的は、現実的なデザイン体験を提供すること、学生を業界文化に紹介すること、タイムマネジメントスキルの向上、技術的、知的に挑戦すること、コミュニケーションスキルの向上、学生レベルの専門性の向上、ソフトスキルの強化、ソフトウェアエンジニアリングにおけるヒューマンファクタの認識の向上である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-07T02:20:20Z) - 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) - Automatic Programming: Large Language Models and Beyond [48.34544922560503]
我々は,プログラマの責任に関するコード品質,セキュリティ,関連する問題について検討する。
ソフトウェア工学の進歩が自動プログラミングを実現する方法について論じる。
我々は、近い将来のプログラミング環境に焦点をあてて、先見的な視点で締めくくります。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T16:19:24Z) - Bridging Gaps, Building Futures: Advancing Software Developer Diversity and Inclusion Through Future-Oriented Research [50.545824691484796]
我々はSEの多様性と包摂性に関する課題と解決策について、SE研究者や実践者から知見を提示する。
我々は,将来的なユートピアやディストピアのビジョンを共有し,今後の研究の方向性とアカデミックや産業への示唆を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-10T16:18:11Z) - Automated Computer Program Evaluation and Projects -- Our Experiences [0.0]
ツールの作り方や、コンピュータサイエンスのコース用にカスタマイズした方法について詳述する。
私たちの経験に基づいて、これらのツールを効果的な学習に利用するための洞察も提供しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-06T06:42:58Z) - Charting a Path to Efficient Onboarding: The Role of Software
Visualization [49.1574468325115]
本研究は,ソフトウェアビジュアライゼーションツールを用いたマネージャ,リーダ,開発者の親しみやすさを探求することを目的としている。
本手法は, 質問紙調査と半構造化面接を用いて, 実践者から収集したデータの量的, 質的分析を取り入れた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-17T21:30:45Z) - Introducing High School Students to Version Control, Continuous
Integration, and Quality Assurance [0.0]
2人の高校生がウェイン州立大学の研究室でボランティアをしました。
学生たちはAP Computer Scienceを受講したが、ソフトウェア工学やソフトウェアテストの経験がなかった。
本稿では、自動テストを実装するために必要なソフトウェア工学のスキルを教えるためのグループプロジェクトを考案した経験について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-05T21:44:11Z) - Building an Effective Automated Assessment System for C/C++ Introductory
Programming Courses in ODL Environment [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-24T09:20:43Z) - 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) - 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) - Using Machine Learning to Predict Engineering Technology Students'
Success with Computer Aided Design [50.591267188664666]
機械学習技術と組み合わせたデータによって、特定の学生がデザインタスクでどれだけうまく機能するかを予測する方法を示す。
初期設計シーケンスアクションを用いたモデルは,特に予測に有用であることが判明した。
これらのモデルをさらに改善することで、事前の予測が得られ、学生のフィードバックがより早く得られるようになり、学習が向上する可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-12T20:24:54Z) - 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) - Data Science for Engineers: A Teaching Ecosystem [59.00739310930656]
チリ大学物理学・数学学部の技術者にデータサイエンスを教えるエコシステムについて述べる。
このイニシアチブは、学術的・専門的な環境からDS資格の需要が高まっていることに動機づけられている。
DS教育の原則と我々のアプローチの革新的な構成要素を共有することで、自分たちのDSプログラムやエコシステムを開発する人たちにとって、私たちの経験が役に立つことを願っています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-14T14:17:57Z) - Machine Learning for Software Engineering: A Systematic Mapping [73.30245214374027]
ソフトウェア開発業界は、現代のソフトウェアシステムを高度にインテリジェントで自己学習システムに移行するために、機械学習を急速に採用している。
ソフトウェアエンジニアリングライフサイクルの段階にわたって機械学習の採用について、現状を探求する包括的な研究は存在しない。
本研究は,機械学習によるソフトウェア工学(MLSE)分類を,ソフトウェア工学ライフサイクルのさまざまな段階に適用性に応じて,最先端の機械学習技術に分類するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-27T11:56:56Z) - Teaching Software Engineering for AI-Enabled Systems [7.01053472751897]
このコースは、機械学習のバックグラウンドを持つ学生にソフトウェア工学のスキルを教える。
コースとインフラストラクチャを説明し、経験を共有し、コースを初めて教えることから得られるすべての材料について説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-18T15:24:17Z) - Securing Bring-Your-Own-Device (BYOD) Programming Exams [1.9164932573056916]
従来のペンと紙の試験は、現代の大学プログラミングコースでは不十分である。
多くの機関は、専用のコンピュータラボでアセスメントを実行するためのリソースやスペースを欠いている。
これにより、BYOD( bring-your-own-device)試験フォーマットの開発が動機となっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-12T15:01:13Z)
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。