Recommendation of programming activities by multi-label classification for a formative assessment of students

Mapeamento Automático de Perfis de Estudantes em Métricas de Software para Análise de Aprendizagem de Programação

“…Os principais trabalhos relacionadosà proposta deste trabalho são os trabalhos de [De Oliveira et al 2013], de [Munson 2017] e de [Oliveira 2015]. O trabalho de [De Oliveira et al 2013] mapeia informações de código C em componentes de habilidades.…”

“…O trabalho de [De Oliveira et al 2013] mapeia informações de código C em componentes de habilidades. Além dessas componentes de habilidades, as métricas de avaliação de classificação automática multi-label foram utilizadas por [De Oliveira et al 2013] como instrumentos de avaliação diagnóstica fornecendo importantes indicadores de dificuldades de aprendizagem a serem acompanhados por professores.…”

“…O PCodigo II herda as funcionalidades do PCodigo de [Oliveira 2015], evoluindoo na representação de perfis e, como [De Oliveira et al 2013], dá novos significados a diferentes métricas para avaliação diagnóstica da aprendizagem de programação visando identificar, assim como [Munson 2017], alunos com dificuldades de aprendizagem.…”

Análise de Componentes Latentes da Aprendizagem de Programação para Mapeamento e Classificação de Perfis

“…Compreender a escrita do programa 5. Depurar o programa Para contemplar a aprendizagem de programação, hoje existem sofisticadas tecnologias para apresentar conteúdos de programação [Powers et al 2006], para instruir [Pillay 2003], para predizer comportamentos [Mavrikis 2010], para dar instruções e exercícios personalizados de acordo com os perfis de alunos [Mazza and Dimitrova 2007], para recomendar atividades [De Oliveira et al 2013] e até para avaliação automática de exercícios de programação [Moreira andFavero 2009, Naude et al 2010]. Mas carecemos de tecnologias que de fato ofereçam uma prática assistida, isto é, planejada, monitorada, controlada e com feedback imediato no domínio da aprendizagem de programação.…”

“…Para melhor assistir e regular a prática da programação, no entanto, é necessá-rio conhecer continuamente estados de aprendizagem de alunos representando-os através de perfis que sejam mapeados em diferentes variáveis de avaliação que apontem suas habilidades e dificuldades de aprendizagem e os ajudem na remediação da aprendizagem [Anderson 2000, Mazza and Dimitrova 2007, De Oliveira et al 2013. Caminhando nessa direção, o trabalho de [Oliveira and Oliveira 2014] chama a atenção para a representação de perfis por componentes de habilidades que representem desempenhos em variáveis de avaliação do domínio da aprendizagem de programação.…”