Evaluating Task-Level Struggle Detection Methods in Intelligent Tutoring Systems for ProgrammingJesper Dannath, Alina Deriyeva, Benjamin Paaßen
Publikationsdatum:
Zu finden in: DELFI 2024, 2024
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Zusammenfassungen
Intelligent Tutoring Systems require student modeling in order to make pedagogical decisions, such as individualized feedback or task selection. Typically, student modeling is based on the eventual correctness of tasks. However, for multi-step or iterative learning tasks, like in programming, the intermediate states towards a correct solution also carry crucial information about learner skill. We investigate how to detect learners who struggle on their path towards a correct solution of a task. Prior work addressed struggle detection in programming environments on different granularity levels, but has mostly focused on preventing course dropout. We conducted a pilot study of our programming learning environment and evaluated different approaches for struggle detection at the task level. For the evaluation of measures, we use downstream Item Response Theory competency models. We find that detecting struggle based on large language model text embeddings outperforms chosen baselines with regard to correlation with a programming competency proxy.
Von Jesper Dannath, Alina Deriyeva, Benjamin Paaßen im Konferenz-Band DELFI 2024 im Text Evaluating Task-Level Struggle Detection Methods in Intelligent Tutoring Systems for Programming (2024) Dieses Konferenz-Paper erwähnt ...
Personen KB IB clear | Alireza Ahadi , Nabeel Alzahrani , Jodi Asbell-Clarke , Igor Babuschkin , Xinyun Chen , Alexey Cherepanov , David Choi , Peter Choy , Junyoung Chung , Cyprien de Masson d’Autume , Tom Eccles , Alex D. Edgcomb , Nando de Freitas , Felix Gimeno , Sven Gowal , Heikki Haapala , Po-Sen Huang , Thomas Hubert , Koray Kavukcuoglu , James Keeling , Pushmeet Kohli , Nate Kushman , Agustin Dal Lago , Rémi Leblond , Yujia Li , Raymond Lister , Roman Lysecky , Daniel J. Mankowitz , James Molloy , Jonathan P. Munson , Kevin Nguyen , Esme Sutherland Robson , Julian Schrittwieser , Valerie J. Shute , Chen Sun , Frank Vahid , Arto Vihavainen , Oriol Vinyals , Johannes Welbl , Joshua P. Zitovsky | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Begriffe KB IB clear | Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , Intelligent Tutoring System (ITS)Intelligent Tutoring System , item response theory , Programmierenprogramming | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Beat hat Dieses Konferenz-Paper erst in den letzten 6 Monaten in Biblionetz aufgenommen. Er hat Dieses Konferenz-Paper einmalig erfasst und bisher nicht mehr bearbeitet. 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.