Evaluating feedback tools in introductory programming classes.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: AMORIM, Ruan Victor Bertoldo Reis de.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Computação – Estudo e Ensino
Programação de Computadores
Ferramentas de Feedback
Educação
Computing - Study and Teaching
Computer Programming
Feedback Tools
Education
Ciência da Computação
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/8217
Resumo: Learning to program is a challenge faced by students in most introductory programming courses. Recently, several tools have been proposed in order to provide guidance and help students overcome conceptual difficulties in programming education. Some tools leverage clustering algorithms and program repair techniques to automatically generate personalized hints for students’ incorrect programs. In contrast, some teachers choose to present students with program visualization tools to help them understand the dynamic execution of a source code. These tools are used to help students get correct solutions for programming assignments. However, due to limitations in assessments, it is still unclear how effective the feedback provided by these tools is. In this study, we analyzed the effectiveness of a tool for generating personalized hints and a tool for visualizing programs. To do so, we conducted a user study in which students, assisted by these tools, implemented solutions for three programming problems. Our results show that personalized hints can significantly reduce student’s effort to get correct solutions. In addition, personalized hints can provide students with an understanding of problem solving similar to when using test cases. On the other hand, students who used the program visualization tool got lower performance than using other approaches.
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spelling Evaluating feedback tools in introductory programming classes.Avaliação das ferramentas de feedback em introdução aulas de programação.Computação – Estudo e EnsinoProgramação de ComputadoresFerramentas de FeedbackEducaçãoComputing - Study and TeachingComputer ProgrammingFeedback ToolsEducationCiência da ComputaçãoLearning to program is a challenge faced by students in most introductory programming courses. Recently, several tools have been proposed in order to provide guidance and help students overcome conceptual difficulties in programming education. Some tools leverage clustering algorithms and program repair techniques to automatically generate personalized hints for students’ incorrect programs. In contrast, some teachers choose to present students with program visualization tools to help them understand the dynamic execution of a source code. These tools are used to help students get correct solutions for programming assignments. However, due to limitations in assessments, it is still unclear how effective the feedback provided by these tools is. In this study, we analyzed the effectiveness of a tool for generating personalized hints and a tool for visualizing programs. To do so, we conducted a user study in which students, assisted by these tools, implemented solutions for three programming problems. Our results show that personalized hints can significantly reduce student’s effort to get correct solutions. In addition, personalized hints can provide students with an understanding of problem solving similar to when using test cases. On the other hand, students who used the program visualization tool got lower performance than using other approaches.Aprender a programar é um desafio enfrentado pelos alunos na maioria dos cursos de introdução à programação. Por este motivo, diversas ferramentas têm sido propostas com o propósito de ajudar os alunos a superar dificuldades conceituais durante o seu aprendizado. Existem ferramentas que utilizam algoritmos de agrupamento e técnicas de reparo de programas para gerar feedback personalizado para os alunos. Em contraste, alguns professores optam por apresentar aos alunos alguma ferramenta de visualização de programas com o intuito de ajudá-los a entender a execução dinâmica de um código-fonte. Estas ferramentas são utilizadas para auxiliar alunos na obtenção de soluções para problemas de programação. No entanto, devido à limitações nas avaliações, ainda não está claro o quão efetivo é o feedback fornecido por elas. Neste estudo, analisamos a eficácia de duas ferramentas, uma de geração de dicas personalizadas e outra de visualização de programas. Para tanto, realizamos um estudo de usuários em que os alunos, auxiliados por essas ferramentas, implementaram soluções para três problemas de programação. Nossos resultados mostram que dicas personalizadas podem reduzir significativamente o esforço do aluno para obter soluções corretas. Além disso, dicas personalizadas podem fornecer aos alunos uma compreensão da solução de problemas semelhante ao uso de casos de teste. Em contrapartida, os alunos que usaram a ferramenta de visualização de programas obtiveram desempenho inferior comparado ao uso de outras abordagens.CapesUniversidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGSOARES, Gustavo Araújo.SOARES, G.http://lattes.cnpq.br/6215732726947926SABINO, Melina Mongiovi Cunha Lima.MONGIOVI, M.http://lattes.cnpq.br/7535849756393864GHEYI , Rohit.BITTENCOURT, Roberto Almeida.AMORIM, Ruan Victor Bertoldo Reis de.2019-08-192019-10-18T11:29:07Z2019-10-182019-10-18T11:29:07Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/8217AMORIM, R. V. B. R. de. Evaluating feedback tools in introductory programming classes. 2019. 45 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2019. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/8217enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UCBinstname:Universidade Católica de Brasília (UCB)instacron:UCB2022-03-30T12:16:51Zoai:localhost:riufcg/8217Repositório InstitucionalPRIhttps://repositorio.ucb.br/oai/requestsara.ribeiro@ucb.bropendoar:2022-03-30T12:16:51Repositório Institucional da UCB - Universidade Católica de Brasília (UCB)false
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