Vi presenterar en ny metod för att automatiskt ge återkoppling för inledande programmeringsproblem. För att kunna använda denna metod behöver vi en referensimplementering av uppdraget, och en felmodell som består av eventuella korrigeringar av fel som studenterna kan göra. Med hjälp av denna information får systemet automatiskt minimala korrigeringar till studentens felaktiga lösningar, vilket ger dem ett mått på exakt hur felaktig en given lösning var, samt återkoppling om vad de gjorde fel. Vi introducerar ett enkelt språk för att beskriva felmodeller i termer av korrigeringsregler, och formellt definiera en regelrikt översättningsstrategi som minskar problemet med att hitta minimala korrigeringar i ett felaktigt program till problemet med att syntetisera ett korrekt program från en skiss. Vi har utvärderat vårt system på tusentals verkliga studentförsök som erhållits från introduktionen till programmeringskursen vid MIT (6.00) och MITx (6.00x). Våra resultat visar att relativt enkla felmodeller kan korrigera i genomsnitt 64 % av alla felaktiga inlagor i vårt riktmärke.
Till exempel behöver systemet i REF ett korrekt genomförande och en uppsättning korrigeringsregler manuellt utformade av instruktören.
Automated feedback generation for introductory programming assignments
{'venue': "PLDI '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}