論文の概要: PythonPal: Enhancing Online Programming Education through Chatbot-Driven Personalized Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16487v1
- Date: Sun, 09 Mar 2025 07:28:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-30 08:01:20.014521
- Title: PythonPal: Enhancing Online Programming Education through Chatbot-Driven Personalized Feedback
- Title（参考訳）: PythonPal: チャットボット駆動のパーソナライズされたフィードバックによるオンラインプログラミング教育の強化
- Authors: Sirinda Palahan,
- Abstract要約: PythonPalの設計は、会話、チュートリアル、エクササイズのためのモジュールを特徴とするもので、学生のインタラクションとフィードバックを通じて評価された。
鍵となる発見は、PythonPalの構文エラー認識とユーザクエリ理解の習熟度を示している。
学生のフィードバックは、クエリの理解とフィードバックの精度が良好であることを示し、応答の高速化と対話品質の向上も指摘した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The rise of online programming education has necessitated more effective, personalized interactions, a gap that PythonPal aims to fill through its innovative learning system integrated with a chatbot. This research delves into PythonPal's potential to enhance the online learning experience, especially in contexts with high student-to-teacher ratios where there is a need for personalized feedback. PythonPal's design, featuring modules for conversation, tutorials, and exercises, was evaluated through student interactions and feedback. Key findings reveal PythonPal's proficiency in syntax error recognition and user query comprehension, with its intent classification model showing high accuracy. The system's performance in error feedback, though varied, demonstrates both strengths and areas for enhancement. Student feedback indicated satisfactory query understanding and feedback accuracy but also pointed out the need for faster responses and improved interaction quality. PythonPal's deployment promises to significantly enhance online programming education by providing immediate, personalized feedback and interactive learning experiences, fostering a deeper understanding of programming concepts among students. These benefits mark a step forward in addressing the challenges of distance learning, making programming education more accessible and effective.
- Abstract（参考訳）: オンラインプログラミング教育の台頭は、より効果的でパーソナライズされた対話を必要としている。
この研究は、特にパーソナライズされたフィードバックを必要とする学生と教師の比率が高い状況において、オンライン学習体験を強化するPythonPalの可能性について考察する。
PythonPalの設計は、会話、チュートリアル、エクササイズのためのモジュールを特徴とするもので、学生のインタラクションとフィードバックを通じて評価された。
鍵となる発見は、PythonPalの構文エラー認識とユーザクエリ理解の習熟度を示し、その意図分類モデルは高い精度を示している。
エラーフィードバックにおけるシステムの性能は様々であるが、強化のための強度と領域の両方を示している。
学生のフィードバックは、クエリの理解とフィードバックの精度が良好であることを示し、応答の高速化と対話品質の向上も指摘した。
PythonPalのデプロイメントは、即時かつパーソナライズされたフィードバックとインタラクティブな学習体験を提供することで、オンラインプログラミング教育を大幅に強化し、学生間のプログラミング概念のより深い理解を促進することを約束している。
これらの利点は、遠隔学習の課題に対処し、プログラミング教育をよりアクセスし、効果的にするための一歩を踏み出した。
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