pTA: A Programmable Teaching Assistant for Lab Courses
Notice bibliographique
Résumé
Lab courses play a crucial role in enabling students to gain a deeper understanding of theoretical concepts, but these courses require a significant effort from the course's organizational staff, such as instructors and teaching assistants. To address this challenge, we developed pTA, an acronym for programmable teaching assistant, which automates the functional evaluation of students' submissions for the Cloud Databases course taught at the Technical University of Munich (TUM). pTA reduces the staff workload and provides instant feedback to students, thereby enhancing their understanding of the project specifications. Additionally, pTA includes a live leaderboard that provides a gamification element that makes the course more interactive and engaging for students. It is deployed on a Kubernetes cluster that ensures scalability with evaluation requests. In this paper, we describe the course's learning milestones and provide an overview of pTA's architecture and features. The system's efficacy was evaluated at TUM and the University of Toronto, where it was deployed in two similar courses. Our findings show that pTA reduced the staff workload by at least 75%, lowered the operating cost, and increased course capacity in terms of the number of students. Furthermore, our study suggests that students exhibit more interest in courses that integrate interactive learning systems and gamification elements.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».