Các tiếp cận trong quản lý không gian lời giải của các hệ thống dạy kèm thông minh trong lĩnh vực lập trình
Email tác giả liên hệ:
nguyenvany_tcb@yahoo.comTừ khóa:
Hệ thống dạy kèm thông minh, Hệ thống dạy kèm lập trình, Bài tập thực hành lập trình, Không gian lời giải, Phản hồiTóm tắt
Nhập môn kỹ thuật lập trình là một môn học thiết yếu trong chương trình đào tạo của tất cả các ngành kỹ thuật ở bậc đại học. Tuy nhiên, đối với nhiều sinh viên mới vào học, đây lại là môn học khó. Họ thường gặp bế tắc khi giải quyết các bài tập lập trình. Một giải pháp để hỗ trợ sinh viên khắc phục khó khăn này là hệ thống dạy kèm thông minh (ITSs) nhằm cung cấp cho sinh viên các gợi ý trong quá trình làm bài tập. Trong các hệ thống dạy kèm thông minh của lĩnh vực lập trình, một bài toán lập trình đơn giản có thể có nhiều lời giải khác nhau từ các sinh viên. Do vậy, sẽ khó khăn để xây dựng các hệ thống này vì phải làm việc trên một không gian đa dạng các lời giải. Sinh viên khi học từ các hệ thống dạy kèm thông minh của lĩnh vực lập trình, họ cần nhận các phản hồi từ hệ thống về các lời giải của họ. Để cung cấp các phản hồi theo từng trường hợp của sinh viên khi đang giải các bài toán lập trình, các hệ thống dạy kèm thông minh phải có khả năng quản lý một không gian lớn các lời giải có thể có từ các sinh viên. Mục tiêu của bài báo này là giới thiệu một số các giải pháp hiện nay đối với hệ thống dạy kèm thông minh của lĩnh vực lập trình.
Tải xuống: 0
Tài liệu tham khảo
Keuning, H. (2014). Strategy-based feedback for imperative programming exercises. PhD thesis, Utrecht University.
Glassman, E. L., Scott, J., Singh, R., Guo, P. J., & Miller, R. C. (2015). OverCode: Visualizing variation in student solutions to programming problems at scale. ACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI), 22(2), 7.
Weragama, D. S. (2013). Intelligent tutoring system for learning PHP. PhD thesis, Queensland University of Technology
Gómez-Albarrán, M. (2005). The Teaching and Learning of Programming: A Survey of Supporting Software Tools. The Computer Journal, 48(2), 130-144.
Igwe, K., Pillay, N., Corchado, E., Yun-Huoy, C., & Ma, K. (2013). Automatic Programming Using Genetic Programming. In Proceedings of the World Congress on Information and Communication Technologies., Hanoi, Vietnam (pp. 339-344).
Ade-Ibijola, A., Ewert, S., & Sanders, I. (2015). Introducing Code Adviser: A DFA-driven Electronic Programming Tutor. In Implementation and Application of Automata (pp. 307-312). Springer International Publishing.
Holland, J. (2009). A Constraint-Based ITS for the Java Programming Language (Doctoral dissertation, University of Canterbury). Retrieved from https://www.csse.canterbury.ac.nz/research/reports.
Le, N.-T. (2011). Using weighted constraints to build a tutoring system for logic programming. (PhD thesis), University of Hamburg, Germany.
Jin, W., Barnes, T., Stamper, J., Eagle, M. J., Johnson, M. W., & Lehmann, L. (2012, January). Program representation for automatic hint generation for a data-driven novice programming tutor. In Intelligent Tutoring Systems (pp. 304-309). Springer Berlin Heidelberg.
Rivers, K., &Koedinger, K. R. (2015). Data-Driven Hint Generation in Vast Solution Spaces: a Self-Improving Python Programming Tutor. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 1-28.
Truong, N. (2007). A web-based programming environment for novice programmers (Doctoral dissertation, Queensland University of Technology).
Lazar, T., &Bratko, I. (2014, January). Data-Driven Program Synthesis for Hint Generation in Programming Tutors. In Intelligent Tutoring Systems (pp. 306-311). Springer International Publishing.
Gross, S., Mokbel, B., Paassen, B., Hammer, B., &Pinkwart, N. (2014). Example-based feedback provision using structured solution spaces. International Journal of Learning Technology 10, 9(3), 248-280.
Piech, C., Sahami, M., Huang, J., &Guibas, L. (2015, March). Autonomously Generating Hints by Inferring Problem Solving Policies. In Proceedings of the Second (2015) ACM Conference on Learning@ Scale (pp. 195-204). ACM.
Glassman, E. L., Singh, R., & Miller, R. C. (2014). Feature engineering for clustering student solutions. In Proceedings of the first ACM conference on Learning@ scale conference (pp. 171-172). ACM.
Gulwani, S., Radiček, I., &Zuleger, F. (2014). Feedback generation for performance problems in introductory programming assignments. In Proceedings of the 22nd ACM SIGSOFT International Symposium on Foundations of Software Engineering (pp. 41-51). ACM.
Le, N. T., Strickroth, S., Gross, S., &Pinkwart, N. (2013). A review of AI-supported tutoring approaches for learning programming. In Advanced Computational Methods for Knowledge Engineering (pp. 267-279). Springer International Publishing.
Hooshyar, Danial (2016). A Flowchart-Based Intelligent Tutoring System Model to Improve Students' Problem-Solving Skills. PhD thesis, University of MalayaKuala Lumpur, Malaysia. Retrieved from http://studentsrepo.um.edu.my/6244/1/Thesis.pdf
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Giấy phép
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Bản quyền thuộc về JTE.
