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Beats Biblionetz - Texte

The interplay between rich and big data in programming education research

Hieke Keuning
Publikationsdatum:
Zu finden in: DELFI 2024, 2024 local web 
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iconZusammenfassungen

DELFI 2024To conduct solid research on how students learn programming, we need both ‘rich data’ and ‘big data’. In the past decades, researchers have been collecting both types of data, such as large datasets of programs written by students, containing numerous mistakes, but also more fine-grained data, such as verbalizations of what students were thinking when solving a challenging programming problem. While there is an interplay between these two types of data, they are typically used to answer different questions. There are also several existing datasets available for conducting programming education research, however, these are more often ‘big’ rather than ‘rich’, and it is not trivial to find and use them. In this talk I will show several examples of my research, in which I have (re)used datasets to study aspects of how students learn to program, discussing the need for collecting, analyzing and sharing big as well as rich data.
Von Hieke Keuning im Konferenz-Band DELFI 2024 im Text The interplay between rich and big data in programming education research (2024)

iconDieses Konferenz-Paper erwähnt ...


Personen
KB IB clear
Sally Fincher , Anthony V. Robins

Begriffe
KB IB clear
big databig data , Bildungeducation (Bildung) , Fehlererror , Programmierenprogramming
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2019 local  The Cambridge Handbook of Computing Education Research (Sally Fincher, Anthony V. Robins) 8, 3, 3, 11, 18, 4, 2, 15, 6, 7, 9, 5 26 52 5 586

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