Effectiveness of Hackathons in Software Engineering Education
Notice bibliographique
Résumé
This Research Full Paper presents quantitative and qualitative data on the effectiveness of hackathons in Software Engineering Education. Hackathons have become a growing part of Software Engineering (SE) education in the past decade. Although the academic environment develops technical foundations, a hackathon can develop key competencies to hone lifelong learning. Improving interpersonal, entrepreneurial, and technical skills better prepare SE students for a career after graduation and reinforces engineering-relevant skills such as problem-solving, teamwork, and management. This study examines students’ abilities to transfer relevant course skills into the hackathon environment, specifically those related to SE best practices such as software design, SOLID principles (Single-responsibility, Open-Closed, Liskov Substitution, Interface Segregation, and Dependency Inversion Principle), and Object-Oriented Programming (OOP). Furthermore, through faculty-led hackathon prep sessions and workshops, students are trained to follow an adapted design-thinking process known as the Hackathon Design Thinking Process (HDTP). This study directly addresses the following sub-questions: to what extent do participants feel that hackathons have a positive impact on their SE education, what are the participants’ perceptions of SOLID principles and OOP skill development during the hackathon, and how effectively are participants able to apple SOLID principles and OOP practices during the hackathon? The data is aggregated from a second-year SE undergraduate and a first-year SE masters cohort from participant perception surveys, judges, and project submissions from two hackathons. We utilize Natural Language Processing (NLP) with Google’s Sentiment Analysis, conduct Kendall’s Tau-b Test using IBM’s SPSS Statistics Tool, and compare Class Diagrams with student-submitted code. Results confirm that participants believe hackathons positively impact their education and tend to sacrifice planning time to implement solutions, often disobeying SE design principles and best practices due to the fast-paced nature of hackathons.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».