Analiza kode in odkrivanje tipičnih napak pri učenju programiranja ; Code analysis and the identification of typical mistakes in learning programming ; Analysis of the code in hiding typical coding experience; Code analysis and the identification of typical lifetimes in learning programming
Gespeichert in:
| Titel: | Analiza kode in odkrivanje tipičnih napak pri učenju programiranja ; Code analysis and the identification of typical mistakes in learning programming ; Analysis of the code in hiding typical coding experience; Code analysis and the identification of typical lifetimes in learning programming |
|---|---|
| Autoren: | Rozman, Anže |
| Weitere Verfasser: | Žabkar, Jure |
| Publikationsjahr: | 2019 |
| Schlagwörter: | učenje programiranja, learning programming, edu, stat |
| Beschreibung: | Učenje programiranja je za učence lahko zahtevno zaradi razvijanja specifičnega algoritmičnega načina razmišljanja. Učitelji pri reševanju nalog po navadi pomagajo s sprotnimi namigi, pri čemer je smiselno stremeti k temu, da namigi učence uspešno usmerijo in ne razkrijejo končne rešitve. Nesmiselno bi bilo učencem prezgodaj predstaviti pravilen program, saj pri tem ne bi dosegli željenega učnega učinka. Problem poučevanja postane še večji, ko učitelji poučujejo programiranje v večji skupini učencev in sprotno nudenje pomoči že predstavlja velik časovni zalogaj. Bloomov 2-sigma problem predpostavlja, da je individualno poučevanje, kjer učitelj nudi pomoč le enemu učencu, najučinkovitejša oblika poučevanja, zato je dobro razmišljati v smeri, da se pri načrtovanju pouka ta pristop upošteva. Inteligentni tutorski sistem (ITS), ki izhaja s področja avtomatskega poučevanja (angl. automated tutorial), omogoča učenje v programskem okolju, ki nudi pomoč namesto učitelja, pri tem pa ohranja nekatere prvine individualnega poučevanja kot so npr. sprotni namigi in takojšnja povratna informacija. V magistrskem delu sem se osredotočil na avtomatsko poučevanje v sistemu CodeQ, ki se uporablja pri poučevanju programiranja v programskih jezikih Python in Prolog na Fakulteti za računalništvo in informatiko in Fakulteti za kemijo in kemijsko tehnologijo Univerze v Ljubljani. Na zbirki oddanih programov študentov sem analiziral, katere so tipične (semantične) napake pri izbranih nalogah. Programi so preoblikovani v abstraktna sintaktična drevesa (ASD), iz katerih so bili nato ustvarjeni atributi za izdelavo odločitvenih dreves. Z odločitvenimi drevesi je možno ugotoviti razloge za napačno delovanje programov in tudi pogoste oz. tipične napake. Zbirka tipičnih napak lahko pripomore k izgradnji knjižnice z napakami ter izdelavi namigov v ITS, ki se prikazujejo pri reševanju nalog. ; Learning programming can prove to be a challenging task for students, as it demands some algorithmic thinking. Teachers usually assist their students by ... |
| Publikationsart: | thesis |
| Sprache: | Slovenian |
| Relation: | https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=111972 |
| Verfügbarkeit: | https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=111972 |
| Rights: | undefined |
| Dokumentencode: | edsbas.54DFD1B5 |
| Datenbank: | BASE |
Nájsť tento článok vo Web of Science Schreiben Sie den ersten Kommentar!