När automatiserade verktyg för att gradera programmeringsuppgifter blir mer allmänt använda, är det viktigt att vi bättre förstår hur studenter använder dem. Andra forskare har lämnat användbara data om vilken roll automatiska bedömningsverktyg (AAT) har spelat i klassrummet. För att undersöka förbättrade metoder för att använda AAT för studentinlärning försökte vi bättre förstå hur studenterna iterativt modifierar sina program mot en lösning genom att analysera mer än 45 000 studentinlämningar över 7 terminer i en inledande (CS1) programmeringskurs. De mätvärden som blev resultatet gjorde det möjligt för oss att studera vilka steg studenterna tog mot lösningar för programmeringsuppgifter. Denna uppsats tar hänsyn till inkrementella förändringar studenter gör och korrelerande poäng mellan sekventiella inlagor, mätt enligt mått inklusive källkodsrader av kod, cyklomatic (McCabe) komplexitet, tillstånd utrymme, och 6 Halstead mått på komplexitet i programmet. Vi demonstrerar värdet av strypning och visar att generera programvara mätvärden för analys kan tjäna till att hjälpa instruktörer bättre vägleda studenternas lärande.
Pettit m.fl. Ref har analyserat över 45 000 studenters bidrag till programmeringsövningar.
An Empirical Study of Iterative Improvement in Programming Assignments
{'venue': "SIGCSE '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}