Coarse-grained detection of student frustration in an introductory programming courseMa. Mercedes T. Rodrigo, Ryan Shaun Joazeiro de Baker
Publikationsdatum:
Zu finden in: ICER 2009 (Seite 75 bis 80), 2009
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Zusammenfassungen
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.
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- ICER 2019 - Proceedings of the 2019 ACM Conference on International Computing Education Research, ICER 2019, Toronto, ON, Canada, August 12-14, 2019 (Robert McCartney, Andrew Petersen, Anthony V. Robins, Adon Moskal) (2019)
- Computing Education Theories - What Are They and How Are They Used? (Lauri Malmi, Judy Sheard, Päivi Kinnunen, Simon, Jane Sinclair) (2019)
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Volltext dieses Dokuments
Coarse-grained detection of student frustration in an introductory programming course: Fulltext at the ACM Digital Library (: , 443 kByte; : Link unterbrochen? Letzte Überprüfung: 2020-11-28 Letzte erfolgreiche Überprüfung: 2020-08-11) |
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