Machine Learning Model for Analyzing Learning Situations in Programming Learning
Machine Learning Model for Analyzing Learning Situations in Programming Learning
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分析编程学习中学习情境的机器学习模型
DOI：
10.1109/icbdaa.2018.8629776
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Youzou Miyadera
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shota Kawaguchi;Yoshiki Sato;Hiroki Nakayama;Ryo Onuma;Shoichi Nakamura;Youzou Miyadera
在程序设计学习中，学生有个人的困难，教师需要抓住这些困难，为学生提供适当的支持。然而，由于这对教师来说是一个沉重的负担，因此需要一种方法来自动估计学生的学习情况。在这项研究中，我们开发了一种方法，采用机器学习模型的开发作为实现这一目的的方法。当输入新生的源代码编辑历史时，该机器学习模型输出估计的学习情况。对所开发的方法进行评估的结果是，有可能以98%的高准确率来估计正确的学习情境。结果表明，该学习情境估计方法在实际教学中具有较好的适用性。
In programming learning, students have individual difficulties, and teachers need to grasp those difficulties and provide appropriate support for the students. However, since it is a heavy burden for teachers, a method to automatically estimate the learning situations of students is required. In this research, we developed a method that adopts the development of a machine learning model as an approach to achieve this purpose. This machine learning model outputs the estimated learning situation when the source code editing history of new students is input. As a result of evaluating the developed method, it was possible to estimate the correct learning situations with high accuracy of 98%. The applicability of this learning situation estimation method in practical lessons was shown.
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