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Beats Biblionetz - Texte

Evaluating Task-Level Struggle Detection Methods in Intelligent Tutoring Systems for Programming

Jesper Dannath, Alina Deriyeva, Benjamin Paaßen
Publikationsdatum:
Zu finden in: DELFI 2024, 2024 local web 
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iconZusammenfassungen

DELFI 2024Intelligent 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)

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Personen
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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
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Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , Intelligent Tutoring System (ITS)Intelligent Tutoring System , item response theory , Programmierenprogramming
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2015 ICER 2015 (Brian Dorn, Judy Sheard, Quintin I. Cutts) 2, 4, 6, 19, 3, 2, 3, 12, 4, 7, 10, 11 57 225 11 649
2018 local web  SIGCSE 2018 (Tiffany Barnes, Daniel D. Garcia, Elizabeth K. Hawthorne, Manuel A. Pérez-Quiñones) 4, 11, 16, 10, 2, 1, 5, 20, 5, 12, 10, 11 34 1074 11 698
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Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2015 local web  Exploring Machine Learning Methods to Automatically Identify Students in Need of Assistance (Alireza Ahadi, Raymond Lister, Heikki Haapala, Arto Vihavainen) 6, 1, 7, 6, 3, 1, 1, 4, 4, 1, 5, 2 3 3 2 253
2017 local web  Demystifying computational thinking (Valerie J. Shute, Chen Sun, Jodi Asbell-Clarke) 2, 3, 5, 14, 3, 1, 2, 12, 3, 3, 6, 7 16 32 7 399
2018 local web  Models for Early Identification of Struggling Novice Programmers (Jonathan P. Munson, Joshua P. Zitovsky) 2 4 0 0
2018 local web  Python Versus C++ (Nabeel Alzahrani, Frank Vahid, Alex D. Edgcomb, Kevin Nguyen, Roman Lysecky) 2 4 0 0
2022 local web  Competition-level code generation with AlphaCode (Yujia Li, David Choi, Junyoung Chung, Nate Kushman, Julian Schrittwieser, Rémi Leblond, Tom Eccles, James Keeling, Felix Gimeno, Agustin Dal Lago, Thomas Hubert, Peter Choy, Cyprien de Masson d’Autume, Igor Babuschkin, Xinyun Chen, Po-Sen Huang, Johannes Welbl, Sven Gowal, Alexey Cherepanov, James Molloy, Daniel J. Mankowitz, Esme Sutherland Robson, Pushmeet Kohli, Nando de Freitas, Koray Kavukcuoglu, Oriol Vinyals) 4 9 0 0

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Nicht erwähnte Begriffe
Chat-GPT, GMLS & Bildung

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