Recommending Programming Languages by Identifying Skill Gaps Using Analysis of Experts. A Study of Stack Overflow
Notice bibliographique
Résumé
The increasing variety of programming languages available to computer programmers has led to the discussion of what language(s) should be learned. A key point in the choice of a programming language is the availability of support from experienced programmers. In this paper, we explore the use of graph theory in recommending programming languages to novice and expert programmers in a question and answer collaborative learning environment, Stack Overflow. Using social network analysis techniques, we investigate the relationship between experts (using an expertise graph) in different programming languages to identify what languages can be recommended to novice and experienced programmers. In addition, we explore the use of the expertise graph in inferring the importance of a programming language to the community. Our results suggest that programming languages can be recommended within organizational borders and programming domains. In addition, a high number of experts in a programming language does not always mean that the language is popular. Furthermore, disconnected nodes in the expertise graph suggest that experts in some programming languages are primarily on Stack Overflow to support that language only and do not contribute to questions or answers in other languages. Finally, developers are comfortable with mastering a single, general purpose language. The results of our study can help educators and stakeholders in computer education to understand what programming languages can be suggested to students and what languages can be taught and learned together.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».