Forskning under de senaste femtio åren om prediktorer för programmeringsprestanda har inte gett någon större förbättring i identifieringen av riskstudenter. Detta beror möjligen på att forskningen hittills bygger på att använda statiska tester, som inte återspeglar förändringar i en students inlärningsframsteg över tid. I denna uppsats, effektiviteten av 38 traditionella prediktorer av programmering prestanda jämförs med 12 nya data-drivna prediktorer, som bygger på att analysera direkt loggade data, beskriver programmering beteende studenter. Medan få starka korrelationer hittades mellan de traditionella prediktorer och prestanda, ett överflöd av starka signifikanta korrelationer baserade på programmering beteende hittades. En modell baserad på två av dessa mätvärden (Watwin score och procentandel av labbtid spenderad på att lösa fel) kan förklara 56,3% av variansen i kursresultatet. Konsekvensen av denna studie är att en students programmeringsbeteende är en av de starkaste indikatorerna för deras prestation, och framtida arbete bör fortsätta att utforska sådana prediktorer i olika undervisningssammanhang.
Watson och Al. REF jämför traditionella och dynamiska förutsägare av programmeringsframgångar och varnar för att använda mätvärden som inte återspeglar förändringar i en students inlärningsframsteg över tid.
No tests required: comparing traditional and dynamic predictors of programming success
{'venue': "SIGCSE '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}