Vi försöker automatiskt upptäcka studenternas frustration, på grovkornig nivå, med hjälp av åtgärder destillerade från studenternas beteende i en inlärningsmiljö för inledande programmering. Vi finner att varje elevs genomsnittliga frustration över fem laborationer kan upptäckas baserat på antalet par på varandra följande sammanställningar med samma redigeringsplats, antalet par på varandra följande sammanställningar med samma fel, den genomsnittliga tiden mellan sammanställningar och det totala antalet fel. Försök att upptäcka frustration vid en finare kornisering, identifiera enskilda elevers fluktuationer i frustration mellan labb, var mindre framgångsrika. Dessa resultat indikerar att det är möjligt att upptäcka frustration på en grovkornig nivå, enbart från grovkorniga data om elevers beteende i en lärande miljö.
I ett programmeringslabb i REF upptäcks studenternas genomsnittliga frustration i datorprogrammeringsövningar i olika labb baserat på information från kompilatordata, t.ex. den genomsnittliga tiden mellan sammanställningar och på varandra följande par av samma fel.
Coarse-grained detection of student frustration in an introductory programming course
{'venue': "ICER '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}