論文の概要: Enhancing Computer Science Education with Pair Programming and Problem Solving Studios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01693v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 03:40:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 15:26:11.877735
• Title: Enhancing Computer Science Education with Pair Programming and Problem Solving Studios
• Title（参考訳）: ペアプログラミングと問題解決スタジオによるコンピュータサイエンス教育の強化
• Authors: J. Walker Orr
• Abstract要約: 本研究では,ペアプログラミングと組み合わせることで,問題解決スタジオのコンピュータサイエンス教育への適応について検討する。 PSSは、インストラクターがリアルタイムでフィードバックしたオープンエンドの問題を解決する学生のチームを含む。 PSSは、調整可能な難易度の問題を用いて、近位発達の領域内で全てのレベルの学生を関与させ、機能させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study examines the adaptation of the problem-solving studio to computer science education by combining it with pair programming. Pair programming is a software engineering practice in industry, but has seen mixed results in the classroom. Recent research suggests that pair programming has promise and potential to be an effective pedagogical tool, however what constitutes good instructional design and implementation for pair programming in the classroom is not clear. We developed a framework for instructional design for pair programming by adapting the problem-solving studio (PSS), a pedagogy originally from biomedical engineering. PSS involves teams of students solving open-ended problems with real-time feedback given by the instructor. Notably, PSS uses problems of adjustable difficulty to keep students of all levels engaged and functioning within the zone of proximal development. The course structure has three stages, first starting with demonstration, followed by a PSS session, then finishing with a debrief. We studied the combination of PSS and pair programming in a CS1 class over three years. Surveys of the students report a high level of engagement, learning, and motivation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ペアプログラミングと組み合わせることで,問題解決スタジオをコンピュータサイエンス教育に適用することを検討する。 ペアプログラミングは業界でソフトウェアエンジニアリングのプラクティスですが、教室ではさまざまな結果が出ています。 近年の研究では、ペアプログラミングは効果的な教育ツールになる可能性が示唆されているが、教室におけるペアプログラミングの優れた指導設計と実装を構成するものは明確ではない。 バイオメディカル工学から派生した教育学である問題解決スタジオ(PSS)を応用して,ペアプログラミングのための教育設計フレームワークを開発した。 PSSは、インストラクターがリアルタイムでフィードバックしたオープンエンドの問題を解決する学生のチームを含む。 特にPSSは、調整可能な難易度の問題を用いて、すべてのレベルの生徒が近位発達の領域内で関わり、機能し続ける。 コース構造には3つの段階があり、まずデモから始まり、その後pssセッションを行い、次に報告を終える。 我々はpssとペアプログラミングの組み合わせをcs1クラスで3年間研究した。 学生の調査では、高いレベルのエンゲージメント、学習、モチベーションが報告されている。

関連論文リスト

• YODA: Teacher-Student Progressive Learning for Language Models [82.0172215948963]
  本稿では,教師が指導するプログレッシブ・ラーニング・フレームワークであるYodaを紹介する。 モデルファインチューニングの有効性を向上させるために,教師の教育過程をエミュレートする。 実験の結果, YODAのデータによるLLaMA2のトレーニングにより, SFTは大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T14:32:15Z)
• Team Composition in Software Engineering Education [0.5439020425819]
  本研究は,ソフトウェア工学教育における学生チーム構成の理解を深めることを目的としている。 本研究の最初の成果を報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T11:00:05Z)
• Designing Bugs or Doing Another Project: Effects on Secondary Students' Self-Beliefs in Computer Science [0.0]
  私たちのバイデザイン介入(DbD)は、創造的なバギープロジェクトの設計に協力させることで、学生にバグを制御させる。 DbDを8つの教室で実践し、歴史的に人口に限界がある公立学校で2人の教師を指導した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T13:51:32Z)
• Exploring the Use of ChatGPT as a Tool for Learning and Assessment in Undergraduate Computer Science Curriculum: Opportunities and Challenges [0.3553493344868413]
  本稿では,ChatGPTを大学コンピュータサイエンスカリキュラムの学習・評価ツールとして活用する上での課題と課題について論じる。 グループBの学生はChatGPTにアクセスでき、プログラミングの課題を解決するために使うことを奨励された。 結果より,ChatGPTを用いた学生は成績の点で有利であったが,提出されたコードには矛盾や不正確性があった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-16T21:04:52Z)
• Hierarchical Programmatic Reinforcement Learning via Learning to Compose Programs [58.94569213396991]
  プログラムポリシーを作成するための階層型プログラム強化学習フレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,プログラム作成の学習を通じて,アウト・オブ・ディストリビュータの複雑な動作を記述するプログラムポリシーを作成することができる。 Karel ドメインの実験結果から,提案するフレームワークがベースラインより優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T14:50:46Z)
• Giving Feedback on Interactive Student Programs with Meta-Exploration [74.5597783609281]
  ウェブサイトやゲームのようなインタラクティブなソフトウェアを開発することは、特にコンピュータ科学を学ぶための魅力的な方法である。 標準的アプローチでは、インストラクターは、学生が実装した対話型プログラムを手動で評価する必要がある。 Code.orgのような何百万ものオンラインプラットフォームは、インタラクティブなプログラムを実装するための代入に関するフィードバックを提供することができない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-16T10:00:23Z)
• The Impact of Remote Pair Programming in an Upper-Level CS Course [0.0]
  ペアプログラミングは、学生にいくつかの利益をもたらす活発な学習手法として強調されてきた。 この研究は、上位レベルのコンピュータサイエンスコースにおけるペアプログラミングの効果を分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-06T20:01:01Z)
• Competition-Level Code Generation with AlphaCode [74.87216298566942]
  より深い推論を必要とする問題に対する新しいソリューションを作成することができるコード生成システムであるAlphaCodeを紹介する。 Codeforcesプラットフォームにおける最近のプログラミングコンペティションのシミュレーション評価において、AlphaCodeは平均54.3%のランキングを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-08T23:16:31Z)
• Steps Before Syntax: Helping Novice Programmers Solve Problems using the PCDIT Framework [2.768397481213625]
  初心者プログラマは、直面する高い認知的負荷のために、しばしば問題解決に苦労します。 多くの入門プログラミングコースは、その途中で問題解決スキルが取得されるという前提で、それを明示的に教えていない。 問題仕様を命令型プログラミング言語のための実装およびテストされたソリューションに変換するプロセスを通じて、初心者プログラマを誘導するための足場を提供する非線形問題解決フレームワークである 'PCDIT' を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-18T10:31:15Z)
• 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)
• Graph-based, Self-Supervised Program Repair from Diagnostic Feedback [108.48853808418725]
  本稿では,ソースコードの修復や診断フィードバックに関連するシンボルを結合するプログラムフィードバックグラフを提案する。 次に、推論プロセスのモデル化にグラフニューラルネットワークを適用します。 オンラインで利用可能なラベルのないプログラムを活用するプログラム修復のための自己指導型学習パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-20T07:24:28Z)

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。