Block-based programming languages like Scratch enable children to be creative while learning to program. Even though the block-based approach simplifies the creation of programs, learning to program can nevertheless be challenging. Automated tools such as linters therefore support learners by providing feedback about potential bugs or code smells in their programs. Even when this feedback is elaborate and constructive, it still represents purely negative criticism and by construction ignores what learners have done correctly in their programs. In this paper we introduce an orthogonal approach to linting: We complement the criticism produced by a linter with positive feedback. We introduce the concept of code perfumes as the counterpart to code smells, indicating the correct application of programming practices considered to be good. By analysing not only what learners did wrong but also what they did right we hope to encourage learners, to provide teachers and students a better understanding of learners' progress, and to support the adoption of automated feedback tools. Using a catalogue of 25 code perfumes for Scratch, we empirically demonstrate that these represent frequent practices in Scratch, and we find that better programs indeed contain more code perfumes.


翻译:Scratch 等基于街区的编程语言使儿童在学习编程时能够发挥创造性。 即使基于街区的方法简化了程序创建程序, 学习程序也可能具有挑战性 。 因此, 诸如 Iinters 等自动工具通过提供潜在错误或程序内代码嗅觉的反馈支持学习者。 即使这种反馈十分详细且具有建设性, 它仍然代表纯粹负面的批评, 并且建筑忽视了学习者在编程中正确完成的工作。 在本文中, 我们引入了一种正反方向的方法: 我们用正面的反馈来补充一个互换器所产生的批评。 我们引入了代码香水的概念, 作为代码的对应器, 来调制成气味, 表明正确应用被视为好的编程做法。 我们不仅分析学习者做了哪些错误, 而且还分析他们希望做的正确, 来鼓励学习者, 使教师和学生更好地了解学习者的进步, 并支持采用自动反馈工具。 我们用25种代码香水目录来为Scratch, 我们用实验性地证明这些是Scratch 的常见做法。 我们发现, 更好的程序确实包含更多的代码香水。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
61+阅读 · 2021年6月22日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
【Uber AI新论文】持续元学习,Learning to Continually Learn
专知会员服务
36+阅读 · 2020年2月27日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月12日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月12日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月9日
Cold-start Sequential Recommendation via Meta Learner
Arxiv
15+阅读 · 2020年12月10日
Risk-Aware Active Inverse Reinforcement Learning
Arxiv
7+阅读 · 2019年1月8日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员