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Beats Biblionetz - Texte

Why is big-O analysis hard?

Miranda C. Parker, Colleen M. Lewis
Publikationsdatum:
Zu finden in: Coli Calling 2013, 2013
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iconZusammenfassungen

We are interested in increasing comprehension of how students understand big-O analysis. We conducted a qualitative analysis of interviews with two undergraduate students to identify sources of difficulty within the topic of big-O. This demonstrates the existence of various difficulties, which contribute to the sparse research on students' understanding of pedagogy. The students involved in the study have only minimal experience with big-O analysis, discussed within the first two introductory computer science courses. During these hour-long interviews, the students were asked to analyze code or a paragraph to find the runtime of the algorithm involved and invited students to write code that would in run a certain runtime. From these interactions, we conclude that students that have difficulties with big-O could be having trouble with the mathematical function used in the analysis and/or the techniques they used to solve the problem.

Von Miranda C. Parker, Colleen M. Lewis im Konferenz-Band Coli Calling 2013 im Text Why is big-O analysis hard? (2013)

iconDieses Konferenz-Paper erwähnt...


Personen
KB IB clear
Jens Bennedsen, Carsten Schulte

Begriffe
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Algorithmusalgorithm, Informatikcomputer science
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Bücher
Jahr UmschlagTitelAbrufeIBOBKBLB
2006ICER 2006 (Richard J. Anderson, Sally Fincher, Mark Guzdial) 3, 3, 1, 7, 2, 4, 2, 6, 2, 1, 3, 320523150
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Texte
Jahr UmschlagTitelAbrufeIBOBKBLB
2006    What do teachers teach in introductory programming? (Carsten Schulte, Jens Bennedsen) 1, 1, 2, 1, 1, 3, 2, 1, 1, 1, 3, 338366

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LokalAuf dem WWW Why is big-O analysis hard?: Fulltext at the ACM Digital Library (lokal: PDF, 584 kByte; WWW: Link OK )

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