Analyzing Fine-Grained Skill Development across Computer Science Course Progressions
Notice bibliographique
Résumé
Although ample research has focused on computing skill development over a single course or specific programming language, relatively little attention is paid to how computing skills evolve across a program. Our work aims to understand how specific skills develop throughout a progression of CS courses. We use qualitative content analysis to catalog common errors in assignment submissions from four computing courses forming a prerequisite chain: CS1, CS2, Systems Programming (SP), and Operating Systems (OS). We focus on three fine-grained skills encountered in some form in all four courses: (S1) opening and reading data from a file, (S2) storing or organizing data in data structures, and (S3) using the data to implement a solution for a well-defined task. We study how the commonly observed errors or issues evolve across the prerequisite chain, thus analyzing how these skills develop. We notice successful development in most skills, evidenced by a reduction of common errors over the course progression. However, we also notice variability in skill development corresponding to the expected challenges, in working with new techniques (OOP), new languages (C), or concepts (binary files). We also observe an overall lower prevalence of common errors in CS1 and CS2 among students who progress to SP and OS in close succession. We believe that analyzing the evolution of common errors across course progressions would enable educators to gain insight into skills development and if certain outcomes are met more seamlessly than others.
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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 | 0,005 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».