Investigating the Effect of Interface Scaffolding and Example Design on Learning and Performance in a Code-Tracing Tutor
Notice bibliographique
Résumé
A foundational programming skill is code tracing.It involves simulating how a computer executes programs by tracking variable values and flow of program execution.Learning this skill is challenging and so research is needed to identify effective forms of assistance.This dissertation involves the design and evaluation of a computer tutor, called CT-Tutor.The tutor provided assistance for code tracing through interface scaffolding during code tracing as well as worked examples.The tutor was evaluated in three studies.Study 1 involved four versions of CT-Tutor to evaluate the effect of two levels of instructional scaffolding (high/reduced) and two types of instructional order (example-first/problemfirst).Contrary to my hypothesis, there was no evidence for a learning benefit from high scaffolding.However, the high-scaffolding version improved performance by reducing the number of attempts needed to get an answer correct.Instructional order also influenced performance.The example-first group spent more time per example, less time per problem, and required fewer attempts to produce correct answers.To shed light on student reasoning with CT-Tutor, Study 2 used a think-aloud protocol to analyze students' self-explanations and reading behaviors with the high-and reduced-scaffolding versions of the CT-Tutor; an exit interview was used to obtain data on the tutor's usability.Self-explanation was the main variable of interest, as prior research demonstrated it is beneficial for learning.There was no significant difference in the number of self-explanation between the two scaffolding versions.The exit interviews revealed that the CT-Tutor example design could be improved.
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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 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».