An Approach for Detecting Student Perceptions of the Programming Experience from Interaction Log Data
An Approach for Detecting Student Perceptions of the Programming Experience from Interaction Log Data
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一种从交互日志数据中检测学生对编程体验的看法的方法
DOI：
10.1007/978-3-030-78292-4_13
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
O'Rourke, Eleanor
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gorson, Jamie;LaGrassa, Nicholas;Hu, Cindy Hsinyu;Lee, Elise;Robinson, Ava Marie;O'Rourke, Eleanor
学生对编程的看法可能会影响他们在计算机科学(CS)入门课程中的体验。例如，一些学生对自己的能力进行负面评估，以应对专家练习中的自然部分，如使用在线资源或出现句法错误。从互动日志数据中自动检测这些时刻的系统可以帮助我们研究这些时刻，并在事件发生时进行干预。然而，尽管研究人员分析了编程日志数据，但很少有系统检测到预定义的时刻，特别是那些基于学生感知的时刻。我们提出了一种新的方法和系统来检测学生认为从交互日志数据中重要的编程时刻。我们对41名CS学生进行了回溯性访谈，让他们找出可能引发负面自我评估的时刻。然后，我们创建了表示每个时刻的行为模式的定性码本，并使用这些知识构建了一个专家系统。我们使用从另外33名CS学生那里收集的日志数据来评估我们的系统。我们的结果很有希望，F1的得分从66%到98%不等。我们相信，这种方法可以应用于许多领域，以理解和检测学生对学习体验的看法。
Student perceptions of programming can impact their experiences in introductory computer science (CS) courses. For example, some students negatively assess their own ability in response to moments that are natural parts of expert practice, such as using online resources or getting syntax errors. Systems that automatically detect these moments from interaction log data could help us study these moments and intervene when the occur. However, while researchers have analyzed programming log data, few systems detect pre-defined moments, particularly those based on student perceptions. We contribute a new approach and system for detecting programming moments that students perceive as important from interaction log data. We conducted retrospective interviews with 41 CS students in which they identified moments that can prompt negative self-assessments. Then we created a qualitative codebook of the behavioral patterns indicative of each moment, and used this knowledge to build an expert system. We evaluated our system with log data collected from an additional 33 CS students. Our results are promising, with F1 scores ranging from 66% to 98%. We believe that this approach can be applied in many domains to understand and detect student perceptions of learning experiences.
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