Tidigare undersökningar av studentfel har vanligtvis fokuserat på prover av hundratals studenter vid enskilda institutioner. Detta arbete använder sig av ett års sammanställningsevenemang från över 250.000 studenter över hela världen, tagna från den stora Blackbox datauppsättningen. Vi analyserar frekvensen, tid-till-fast, och spridning av fel bland användare, visar hur dessa faktorer inter-relate, utöver deras utveckling under loppet av året. Dessa resultat kan informera utformningen av kurser, läroböcker och även verktyg för att rikta de vanligaste (eller svåraste att åtgärda) fel.
Altadmri och Brown REF analyserade en uppsättning sammanställning händelser från 250.000 studenter över hela världen.
37 Million Compilations: Investigating Novice Programming Mistakes in Large-Scale Student Data
{'venue': "SIGCSE '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}