Vi presenterar en ny teknik för automatisk programkorrigering i MOOCs, som kan fixa både syntaktiska och semantiska fel utan manuella problemspecifika korrigeringsstrategier. Med tanke på ett felaktigt studentprogram, genererar det kandidatprogram från en distribution av sannolika korrigeringar, och kontrollerar varje kandidat för korrekthet mot en testsvit. Den viktigaste observationen är att i MOOCs många program delar liknande kodfragment, och de följande 2seq neurala nätverksmodellen, som används i den naturliga språk bearbetning uppgift maskinöversättning, kan modifieras och tränas för att återställa dessa fragment. Experiment visar att vårt system kan korrigera 29% av alla felaktiga inlagor och out-performs state of the art approach som kräver manuella problemspecifika korrigeringsstrategier.
sk_p är ett program reparationsteknik för syntaktiska och semantiska fel i studentprogram som skickas till MOOCs REF.
sk_p: a neural program corrector for MOOCs
{'venue': 'SPLASH Companion 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}