Metoder för att automatiskt identifiera elever i behov av assistans har studerats i årtionden. Inledningsvis baserades arbetet på något statiska faktorer som studenternas utbildningsbakgrund och resultat från olika enkäter, samtidigt som man på senare tid ständigt samlat in data som till exempel framsteg med kursuppgifter och beteende i föreläsningar har fått uppmärksamhet. Vi bidrar till detta arbete med resultat om tidig upptäckt av studenter i behov av hjälp, och ger en utgångspunkt för att använda maskininlärningsteknik på naturligt ackumulera programmeringsprocessdata. När vi kombinerar källkodssnapshotdata som registreras från studenternas programmeringsprocess med maskininlärningsmetoder kan vi upptäcka hög- och lågpresterande studenter med hög noggrannhet redan efter den allra första veckan av en inledande programmeringskurs. Jämförelse av våra resultat med de framstående metoderna för att förutsäga elevernas prestanda med hjälp av snapshotdata från källkoden ges också. Denna tidiga information om elevernas prestationer är fördelaktig ur flera synvinklar. Instruktörer kan rikta sin vägledning mot att kämpa mot elever tidigt, och ge mer utmanande uppgifter för högpresterande studenter. Dessutom kan studenter som presterar dåligt i den inledande programmeringskursen, men ändå klarar sig, övervakas närmare i sina framtida studier.
Författarna till REF undersökte hur EQ- och Watwin-måtten fungerar för att upptäcka elever med hög och låg prestanda.
Exploring Machine Learning Methods to Automatically Identify Students in Need of Assistance
{'venue': "ICER '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}