АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ НА КУРСАХ ИЗУЧЕНИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЯ
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology
cетевое издание
issn 2310-6018

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ НА КУРСАХ ИЗУЧЕНИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Есин Т.Е.   Глухих И.Н.  

УДК УДК 004.58
DOI: 10.26102/2310-6018/20

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

Использование автоматической обратной связи может существенно повысить успешность начинающих изучать программирование, в особенности на тех, кому приходится учиться внутри большой группы, а время преподавателя ограничено. В статье предложен подход к созданию автоматической обратной связи, основанный на предыдущих решениях. Подход заключается в формировании пространства программных решений – взвешенного графа. Узлами в графе является программный код, вес ребра – количество изменений и действия, которые нужно выполнить, чтобы перейти из одного состояния в другое. Для уменьшения количества уникальных решений проводится нормализация исходного кода с помощью ряда преобразований и построения абстрактного синтаксического дерева. Обратная связь – подсказка следующего шага, которую можно сгенерировать после того, как новое решение будет добавлено в существующий граф и выявлен путь, приводящий к более правильному состоянию. Таким образом, с помощью обратной связи можно достигнуть верного решения. Использование пространства решений также позволяет узнать, какие решения наиболее распространены, какие ошибки возникают и какие пути их исправления предпочитают учащиеся. Поскольку такой подход основан исключительно на данных, от преподавателя не требуется значительного взаимодействия, что делает его масштабируемым и адаптируемым.

1. Wolfgang Menzel. «Using constraint-based modelling to describe the solution space of ill-defined problems in logic programming». Advances in Web Based LearningICWL 2007. Springer Berlin Heidelberg, 2008. 367-379.

2. Jin, Wei «Program representation for automatic hint generation for a datadriven novice programming tutor». Intelligent Tutoring Systems. Springer Berlin Heidelberg, 2012.

3. Xu, Songwen, Yam San Chee. «Transformation-based diagnosis of student programs for programming tutoring systems». Software Engineering, 29.4 (2003): 360-384.

4. Jim Reye. «Design of a knowledge base to teach programming» Intelligent Tutoring Systems. Springer Berlin Heidelberg, 2012.

5. Barnes Tiffany and John Stamper. «Toward automatic hint generation for logic proof tutoring using historical student data». Intelligent Tutoring Systems. Springer Berlin Heidelberg, 2008.

6. Алексеев Ю.Е. Автоматизация тестирования студенческих программ / Ю.Е. Алексеев, А.В.Куров // Инженерный журнал: наука и инновации. 2013. вып. 6 (18). URL: http://engjournal.ru/catalog/it/hidden/768.html

7. Веретенников М.В. Автоматизация проверки компьютерных программ в технических дисциплинах: Сб.науч.тр. «Дистанционные образовательные технологии. Пути реализации». Вып. 1 – Томск: Изд-во ТУСУР, 2004 г. – 130 с., с.38-47

8. Лаптев В.В. Метод оценивания умения и навыков при обучении программированию // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. Научный журнал, № 2 / 2013. – Астрахань: Издательство АГТУ, 2013 г. – 218 с., с.194-201

9. Латыпова В.А. Методики проверки работ со сложным результатом в условиях смешанного и дистанционного автоматизированного обучения // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №3 (2015) http://naukovedenie.ru/PDF/170TVN315.pdf (доступ свободный).

10. Михеев И.В. Программная реализация модуля динамического тестирования учебных программ // Вестник саратовского государственного технического университета. Издательство: Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А. № 1(79), 2015, с.113-117.

Есин Тимофей Евгеньевич

Email: tesin@fmschool72.ru

ФГАОУ ВО «Тюменский государственный университет»

Тюмень, Российская Федерация

Глухих Игорь Николаевич
доктор технических наук профессор
Email: igluhih@utmn.ru

ФГАОУ ВО «Тюменский государственный университет»

Тюмень, Российская Федерация

Ключевые слова: интеллектуальные образовательные системы, курсы программирования, обратная связь, анализ образовательных данных, learning analytics

Для цитирования: Есин Т.Е. Глухих И.Н. АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ НА КУРСАХ ИЗУЧЕНИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЯ. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019;7(1). Доступно по: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2019/01/EsinGlukhikh_1_19_1.pdf DOI: 10.26102/2310-6018/20

511

Полный текст статьи в PDF