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作者

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排序：

Investigating Markov Model Accuracy in Representing Student Programming Behaviours 45th

Investigating Markov Model Accuracy in Representing Student ...

引用

45th Annual Conference of the South-African-Institute-of-Computer-Scientists-and-Information-Technologists (SAICSIT) on Human- Machine-Digital-Convergence

作者： Kandjimi, Herman Suleman, Hussein Univ Cape Town Sch IT Dept Comp Sci Woolsack Dr ZA-7701 Cape Town South Africa Namibia Univ Sci & Technol Fac Comp & Informat 13 Jackson Kaujeua St Windhoek Namibia

ISBN: (纸本)9783031648809;9783031648816

Problem-solving skills are an integral component within the computer science field. Due to the diversity brought about by students following different learning and programming behaviours, it is challenging to track and identify when students get overwhelmed while writing programs. When students are overwhelmed, they are unable to complete learning objectives on time and follow prescribed pathways, depriving them of the opportunity to learn new concepts. In this paper, we developed and evaluated the quality of Markov models that encode student programming behaviours based on the evolution of source code submissions during formative practical assignments. In doing so, we use Abstract Syntax Trees (ASTs) extracted from the source code, which are used for clustering similar submissions and tracking students' progressive approaches within the Markov models. An approach based on MinHashLSH is presented that works on AST nodes as input to emphasise structural similarity and related programming approaches. As such, the effectiveness of the Modified MinHashLSH approach is based on the clusters that make up the Markov model. The research result shows that we can successfully create a highquality model based on previous data. This model result could be used to inform the development of learning interventions that would move students from their stuck states.

关键词： Problem-solving Programming Markov Model source-code evolution Clustering Model evaluation

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