Students sometimes produce code that works but that its author does not comprehend. For example, a student may apply a poorly-understood code template, stumble upon a working solution through trial and error, or plagiarize. Similarly, passing an automated functional assessment does not guarantee that the student understands their code. One way to tackle these issues is to probe students' comprehension by asking them questions about their own programs. We propose an approach to automatically generate questions about student-written program code. We moreover propose a use case for such questions in the context of automatic assessment systems: after a student's program passes unit tests, the system poses questions to the student about the code. We suggest that these questions can enhance assessment systems, deepen student learning by acting as self-explanation prompts, and provide a window into students' program comprehension. This discussion paper sets an agenda for future technical development and empirical research on the topic.


翻译:学生有时会生成实用但作者无法理解的代码。 例如,学生可能会应用一个不为人知的代码模板,通过试验和错误来寻找工作解决方案,或者进行假冒。 同样,通过自动功能评估并不能保证学生理解他们的代码。 解决这些问题的方法之一是询问学生对自身程序的理解。 我们建议了一种方法来自动生成有关学生写成程序代码的问题。 此外,我们建议了在自动评估系统中使用这类问题:在学生方案通过单元测试后,该系统会向学生提出有关代码的问题。我们建议,这些问题可以加强评估系统,通过自我规划来深化学生的学习,为学生方案的理解提供一个窗口。本讨论文件提出了未来技术开发和关于该主题的经验研究的议程。

0
下载
关闭预览

相关内容

Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流,从而帮助你自动的(可重复的)完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序,包括:查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作,如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。
专知会员服务
56+阅读 · 2021年4月12日
【ICLR2021】神经元注意力蒸馏消除DNN中的后门触发器
专知会员服务
13+阅读 · 2021年1月31日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
107+阅读 · 2020年5月3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
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29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
计算机 | CCF推荐会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年10月18日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+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
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月17日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月17日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月13日
Directions for Explainable Knowledge-Enabled Systems
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月17日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
56+阅读 · 2021年4月12日
【ICLR2021】神经元注意力蒸馏消除DNN中的后门触发器
专知会员服务
13+阅读 · 2021年1月31日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
107+阅读 · 2020年5月3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
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29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
计算机 | CCF推荐会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年10月18日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+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
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月17日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月17日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月13日
Directions for Explainable Knowledge-Enabled Systems
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月17日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员