This paper extends the functionality of block ordering problems (such as Parsons problems and Proof Blocks) to include optional blocks. We detail the algorithms used to implement the optional block feature and present usage experiences from instructors who have integrated it into their curriculum. The optional blocks feature enables instructors to create more complex Parsons problems with multiple correct solutions utilizing omitted or optional blocks. This affords students a method to engage with questions that have several valid solutions composed of different answer components. Instructors can specify blocks with multiple mutually exclusive dependencies, which we represent using a multigraph structure. This multigraph is then collapsed into multiple directed acyclic graphs (DAGs), allowing us to reuse existing algorithms for grading block ordering problems represented as a DAG. We present potential use cases for this feature across various domains, including helping students learn Git workflows, shell command sequences, mathematical proofs, and Python programming concepts.


翻译:本文扩展了块排序问题(如帕森斯问题和证明块)的功能,以包含可选块。我们详细阐述了实现可选块功能所使用的算法,并展示了将其融入课程的教学人员的使用经验。可选块功能使教学人员能够创建更复杂的帕森斯问题,这些问题利用省略或可选块提供多种正确解决方案。这为学生提供了一种参与具有多个由不同答案组件构成的有效解决方案的问题的方法。教学人员可以指定具有多个互斥依赖关系的块,我们使用多重图结构来表示这些依赖关系。随后,该多重图被折叠成多个有向无环图(DAG),从而允许我们重用现有的算法来对表示为DAG的块排序问题进行评分。我们展示了该功能在不同领域的潜在应用案例,包括帮助学生掌握Git工作流、Shell命令序列、数学证明以及Python编程概念。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
15+阅读 · 2022年1月24日
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey
Arxiv
58+阅读 · 2019年7月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员