論文の概要: Rule-Based Error Classification for Analyzing Differences in Frequent Errors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00513v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 13:36:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 13:28:25.010424
• Title: Rule-Based Error Classification for Analyzing Differences in Frequent Errors
• Title（参考訳）: 規則に基づく誤り分類による頻繁誤りの差異解析
• Authors: Atsushi Shirafuji, Taku Matsumoto, Md Faizul Ibne Amin, Yutaka Watanobe
• Abstract要約: 我々は、95,631の符号対の誤りを分類し、オンラインの判定システムにおいて、様々なレベルのプログラマが提出した平均3.47の誤りを識別する。 解析結果から, 初心者による誤りは, プログラミングの知識不足によるものであることがわかった。 一方、専門家が犯した誤りは、問題を読むことの不注意や、通常とは異なる問題解決の課題に起因する誤解によるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Finding and fixing errors is a time-consuming task not only for novice programmers but also for expert programmers. Prior work has identified frequent error patterns among various levels of programmers. However, the differences in the tendencies between novices and experts have yet to be revealed. From the knowledge of the frequent errors in each level of programmers, instructors will be able to provide helpful advice for each level of learners. In this paper, we propose a rule-based error classification tool to classify errors in code pairs consisting of wrong and correct programs. We classify errors for 95,631 code pairs and identify 3.47 errors on average, which are submitted by various levels of programmers on an online judge system. The classified errors are used to analyze the differences in frequent errors between novice and expert programmers. The analyzed results show that, as for the same introductory problems, errors made by novices are due to the lack of knowledge in programming, and the mistakes are considered an essential part of the learning process. On the other hand, errors made by experts are due to misunderstandings caused by the carelessness of reading problems or the challenges of solving problems differently than usual. The proposed tool can be used to create error-labeled datasets and for further code-related educational research.
• Abstract（参考訳）: エラーの発見と修正は初心者プログラマだけでなく、エキスパートプログラマにとっても時間を要する作業です。 以前の作業では、さまざまなレベルのプログラマの間で頻繁にエラーパターンが特定されていた。 しかし、初心者と専門家の傾向の違いは明らかになっていない。 プログラマの各レベルにおける頻繁なエラーの知識から、インストラクターは各レベルの学習者に有益なアドバイスを提供することができる。 本稿では,誤りを誤ったプログラムと正しいプログラムからなるコードペアに分類するルールベースエラー分類ツールを提案する。 我々は、95,631の符号対の誤りを分類し、オンライン判定システムにおいて、様々なレベルのプログラマが提出した平均3.47の誤りを識別する。 分類されたエラーは、初心者とエキスパートプログラマの頻繁なエラーの違いを分析するために使用される。 分析の結果、初心者が犯した誤りはプログラミングの知識の欠如によるものであり、その誤りは学習プロセスにおいて不可欠な部分と考えられている。 一方、専門家による誤りは、問題を読むことの不注意や、通常とは異なる問題解決の課題に起因する誤解によるものである。 提案ツールは、エラーラベル付きデータセットの作成や、さらなるコード関連教育研究に使用できる。

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