Sammanfattning av denna webbsida: Intelligenta tutorial system (ITS) bygger vanligtvis på en formaliserad modell av den underliggande domänkunskapen för att ge feedback till elever som anpassar sig till deras behov. Detta tillvägagångssätt innebär två allmänna nackdelar: att formalisera en domänspecifik modell kräver vanligtvis en enorm ansträngning, och på vissa områden är det inte alls möjligt. I detta dokument föreslår vi strategier för återkoppling i avsaknad av en formaliserad domänmodell som motiveras av exempelbaserade inlärningsmetoder. Vi demonstrerar genomförbarheten och effektiviteten av dessa strategier i flera studier med experter och studenter. Vi diskuterar hur, i en uppsättning lösningar, lämpliga exempel automatiskt kan identifieras och tilldelas givna studentlösningar via maskininlärningsteknik i samband med en underliggande olikhet metriska. Trovärdigheten av ett sådant automatiskt urval utvärderas i en expertundersökning, medan möjliga val för domän-agnostiska olikhet åtgärder testas i samband med verkliga lösningar uppsättningar av Java-program. De kvantitativa bevisen tyder på att de föreslagna återkopplingsstrategierna och Copyright © 2014 Inderscience Enterprises Ltd. Exempelbaserad återkoppling med hjälp av strukturerade lösningsytor 249 automatiska exempeltilldelningar är i princip genomförbara, och ytterligare användarstudier i storskaliga inlärningsmiljöer är föremål för framtida forskning.
Dessutom, Gross et al. REF föreslog återkopplingsstrategier och automatiska exempeluppgifter med hjälp av strukturerade lösningsutrymmen.
Example-based feedback provision using structured solution spaces
{'venue': 'IJLT', 'journal': 'IJLT', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}