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スナップショットを用いたプログラミング演習における行き詰まり箇所の特定

机译:使用快照查明编程练习中的死锁点

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摘要

本論文では,プログラミング演習時に収集したソースコードのスナップショットを分析することで,受講生がいつ, どのような箇所で行き詰まっていたのかを特定する手法を提案する.提案手法では,受講生のある時点におけるソー スコードと,その受講生が提出したソースコードの差分を求めることで,受講生の演習における作業量を定量化す る.そして,定量化した作業量にもとづいて受講生の行き詰まり箇所を特定し講師へ提示する.提案手法を実際のプ ログラミング演習において収集したスナップショットに適用することで,37名の受講者のスナップショットから46 件の行き詰まり箇所を特定することができた.また,適用結果からは受講生のプログラミング言語の仕様に対する理 解不足,課題におけるアルゴリズムの理解不足,課題に対する誤解といった原因の行き詰まりを確認することができ た.プログラミング演習時に受講生のソースコードを記録し,提案手法を用いた分析を行うことで,講師は受講生に 対して適切なフィードバックを行える.%This paper proposes an approach to identify pitfalls of students in programming exercise by using snapshots of source code. Proposed method calculates distances between a snapshot and submitted source code by student. This method identifies pitfalls based on these distances and then, provides pitfalls to the lecturers. We applied our method into the snapshots which were recorded in the actual programming exercise. As a result, we identified 46 pitfalls from snapshots of 37 students. We confirmed the reasons of these pitfalls contained misunderstanding toward programming language specification, an algorithm to solve the exercise and content of the exercise. Lecturers can provide appropriate feedback to the students by using the proposed method.
机译:在本文中,我们提出了一种通过分析在编程练习中收集的源代码的快照来确定学生何时何地被困的方法。通过量化该时间点的源代码与学生提交的源代码之间的差异,可以量化学生在练习中的工作量,并基于量化的工作量来识别学生的死点。通过将拟议的方法应用于实际编程练习中收集的快照,可以从37名受训者的快照中识别出46个死锁点。从结果中,可以确定原因的僵局,例如对学生的编程语言规范缺乏理解,对任务中的算法缺乏理解以及对任务的误解。本文提出了一种利用源代码的快照来识别学生在编程练习中的陷阱的方法,该方法可以计算出一个程序的距离。该方法基于这些距离来识别陷阱,然后向讲师提供陷阱。我们将我们的方法应用于实际编程练习中记录的快照中,结果从中识别出46个陷阱37位学生的快照。我们确认了这些陷阱的原因包含误解针对编程语言规范,一种解决练习和练习内容的算法。教师可以使用所提出的方法为学生提供适当的反馈。

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