Dec, 2022

基于项目竞赛的软件工程研究生多阶段反馈教学模式探索

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TL;DR提出了一种基于竞赛项目驱动的软件工程研究生多阶段反馈教学模式，旨在通过任务能力培养阶段分配、竞赛案例设计和过程评估等方面的实施建议，激发学生的热情和主动性，提高学生的专业技能和理解能力，以满足社会对软件工程技术人才的需求。
发现论文，激发创造
  • 学生软件项目评估的模糊智能系统

    开发软件项目允许学生将知识付诸实践并培养团队合作能力。本研究介绍了一个模糊智能系统，以面向对象编程和设计课程的学术软件项目作为例子，用于评估学生项目表现。该系统通过制定评估标准，将关键参数和可适用范围识别为模糊变量，并与专家合作定义一组模糊规则，以此标准化项目评估并减少主观偏见。

    May, 2024

  • 利用大型语言模型和基于故事情节的游戏化设计智能辅导系统，以支持入门级编程课程：基于设计的研究研究

    本研究旨在探讨如何利用大型语言模型和游戏化技术，提高中国留学生在编程课程中的学习效果和归属感，通过开发智能教学系统来适应他们的学习需求和提供支持。

    Feb, 2023

  • 能效软件背景下的实证软件工程教学十年

    本文介绍了在荷兰阿姆斯特丹自由大学举办的绿色实验室课程的经验，该课程在计算机科学硕士专业的软件工程和绿色信息技术专业方向进行。课程以研究为导向，学生在 2 个月的时间里通过自己的实验来实现科学目标，全过程涵盖了实证软件工程的基本原理，学生在使用开源工具的过程中形成合作学习社区。

    Jul, 2024

  • 针对初级编程任务的自动反馈生成

    我们提出了一种自动为入门编程问题提供反馈的新方法，该方法利用参考实现的任务和由可能制造的错误组成的错误模型。

    Apr, 2012

  • 大学本科机器人教育推进的以学生为中心的个性化学习框架发展

    该研究论文介绍了一个正在进行的关于为机器人学生提供个性化学习环境的学习系统，通过与价格较低的硬件兼容的基于 Web 的界面，教育者可以免费分发教材，此方法在机器人学习领域具有潜在的教学增长可能性。

    Sep, 2023

  • 使用元探索为交互式学生程序提供反馈

    在这项工作中，我们表明，探索发现错误可以作为一种元探索问题，从而使我们能够构建一个有原则的目标来发现错误和一个用于优化此目标的算法，从而提供细粒度的反馈。该方法在一组来自交互式分配的超过 700K 真正的匿名学生程序上提供了 94.3％的反馈准确性，比现有方法提高了 17.7％，准确性接近人类水平。

    Nov, 2022

  • 信息系统模型的工业与计算机科学协调

    设计和开发了一种基于网络的聊天应用程序，旨在促进学生在工业界和计算机科学部门之间的沟通和交流。

    Mar, 2024

  • 面向初学编程练习的数据驱动反馈生成

    本文介绍了 “搜索，对齐和修复” 数据驱动程序修复框架，旨在自动化初级编程练习的反馈生成，采用了大量的学生提交。该技术可在大型或 MOOC 规模的初级编程课程中使用，其结果表明，在平均 2 秒内，SARFGEN 系统可以为 89.7％不正确的学生提交生成简明有用的反馈，并已集成到 Microsoft-DEV204.1X edX 班级中，用于生产。

    Nov, 2017

  • 利用人工智能棋类比赛刺激学生参与度

    本研究介绍了一种基于项目和竞赛的本科生课程，旨在为第二年级学生提供搜索方法在棋盘游戏中的应用基础，并通过竞赛形式应用于构建 AI 代理以参加比赛。通过引入竞赛化学习和游戏化学习，以更好的方式促进学生学习的质量和体验。

    Apr, 2023

  • 个性化课程顺序推荐

    本文提供了一种系统的方法，使用前向搜索反向归纳算法优化选择课程序列，结合多臂赌博机算法推荐个性化课程序列，从真实的学生数据实证了该算法优于其他无法考虑学生背景信息的方法。

    Dec, 2015