Troubleshooters for Tasks of Introductory Programming MOOCs
Notice bibliographique
Résumé
Learning programming has become more and more popular and organizing introductory massive open online courses (MOOCs) on programming can be one way to bring this education to the masses. While programming MOOCs usually use automated assessment to give feedback on the submitted code, the lack of understanding of certain aspects of the tasks and feedback given by the automated assessment system can be one persistent problem for many participants. This paper introduces troubleshooters, which are help systems, structured like decision trees, for giving hints and examples of certain aspects of the course tasks. The goal of this paper is to give an overview of usability (benefits and dangers) of, and the participants’ feedback on, using troubleshooters. Troubleshooters have been used from the year 2016 in two different programming MOOCs for adults in Estonia. These MOOCs are characterized by high completion rates (50–70%), which is unusual for MOOCs. Data is gathered from the learning analytics integrated into the troubleshooters’ environment, letters from the participants, questionnaires, and tasks conducted through the courses. As it was not compulsory to use troubleshooters, the results indicate that only 19.8% of the users did not use troubleshooters at all and 10% of the participants did not find troubleshooters helpful at all. The main difference that appeared is that the number of questions asked from the organizers about the programming tasks during the courses via helpdesk declined about 29%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 ».