A Decision Tree Approach for the Classification of Mistakes of Students Learning SQL, a case study about SELECT statementsHeide Faeskorn-Woyke, Birgit Bertelsmeier, Jan Strohschein
Zu finden in: DELFI 2020 (Seite 211 bis 216), 2020
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Zusammenfassungen
TH Köln provides a web-based e-learning platform edb4, where novices can do their first steps in SQL. The goal of this paper is to build a decision tree (manually) that classifies the novice's errors. To do so we logged data containing tasks, solutions, and wrong statements over seven months and got a table with 7533 rows as a training set. Each leaf node of the decision tree is a class of errors of similar type and generates an error message with feedback to help the user to solve the task. Interesting and surprising are the mistakes that SQL novices make. The result improves the first steps of learning SQL in a simple and personalized way and gives the teachers hints to improve their learning outputs.
Von Heide Faeskorn-Woyke, Birgit Bertelsmeier, Jan Strohschein im Konferenz-Band DELFI 2020 (2020) im Text A Decision Tree Approach for the Classification of Mistakes of Students Learning SQL, a case study about SELECT statements Dieses Konferenz-Paper erwähnt ...
Begriffe KB IB clear | E-LearningE-Learning , Lernenlearning , Novicenovice |
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Nicht erwähnte Begriffe | Advanced Beginner, Competent, Proficient |
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A Decision Tree Approach for the Classification of Mistakes of Students Learning SQL, a case study about SELECT statements: Konferenzbeitrag als PDF (: , 237 kByte; : ) |
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Beat und dieses Konferenz-Paper
Beat hat Dieses Konferenz-Paper während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Aufgrund der wenigen Einträge im Biblionetz scheint er es nicht wirklich gelesen zu haben. Es gibt bisher auch nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.