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Beats Biblionetz - Texte

Coarse-grained detection of student frustration in an introductory programming course

Ma. Mercedes T. Rodrigo, Ryan Shaun Joazeiro de Baker
Publikationsdatum:
Zu finden in: ICER 2009 (Seite 75 bis 80), 2009
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iconZusammenfassungen

We attempt to automatically detect student frustration, at a coarse-grained level, using measures distilled from student behavior within a learning environment for introductory programming. We find that each student's average level of frustration across five lab exercises can be detected based on the number of pairs of consecutive compilations with the same edit location, the number of pairs of consecutive compilations with the same error, the average time between compilations and the total number of errors. Attempts to detect frustration at a finer grain-size, identifying individual students' fluctuations in frustration between labs, were less successful. These results indicate that it is possible to detect frustration at a coarse-grained level, solely from coarse-grained data about students' behavior within a learning environment.

Von Ma. Mercedes T. Rodrigo, Ryan Shaun Joazeiro de Baker im Konferenz-Band ICER 2009 im Text Coarse-grained detection of student frustration in an introductory programming course (2009)

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