Perfiles Visuales de Código Generados Automáticamente como Retroalimentación para Estudiantes
Autores: Swacha, Jakub
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Perfiles Visuales de Código Generados Automáticamente como Retroalimentación para Estudiantes
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Estudiantes
Retroalimentación
Soluciones de ejercicios
Educación en programación de computadoras
Perfiles visuales
Elementos de código
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Proporcionar retroalimentación a los estudiantes sobre sus soluciones de ejercicios es un elemento crucial en la educación en programación de computadoras. Esta retroalimentación puede generarse automáticamente y puede adoptar diversas formas. Este documento introduce y propone el uso de perfiles visuales de soluciones de código como una forma de retroalimentación generada automáticamente para los estudiantes de programación. Los perfiles visuales se basan en la frecuencia de elementos de código que pertenecen a seis clases distintas. La idea principal es comparar visualmente un perfil de un código de solución enviado por un estudiante con el rango de perfiles de soluciones aceptadas (incluyendo tanto soluciones de referencia proporcionadas por los instructores como soluciones enviadas por estudiantes que aprobaron con éxito el mismo ejercicio anteriormente). Las ventajas del enfoque propuesto se demuestran en una serie de ejemplos basados en datos del mundo real.
Descripción
Proporcionar retroalimentación a los estudiantes sobre sus soluciones de ejercicios es un elemento crucial en la educación en programación de computadoras. Esta retroalimentación puede generarse automáticamente y puede adoptar diversas formas. Este documento introduce y propone el uso de perfiles visuales de soluciones de código como una forma de retroalimentación generada automáticamente para los estudiantes de programación. Los perfiles visuales se basan en la frecuencia de elementos de código que pertenecen a seis clases distintas. La idea principal es comparar visualmente un perfil de un código de solución enviado por un estudiante con el rango de perfiles de soluciones aceptadas (incluyendo tanto soluciones de referencia proporcionadas por los instructores como soluciones enviadas por estudiantes que aprobaron con éxito el mismo ejercicio anteriormente). Las ventajas del enfoque propuesto se demuestran en una serie de ejemplos basados en datos del mundo real.