Apr, 2024

在语法树中挖掘模式以自动化学生编程练习代码审查

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TL;DR使用机器学习方法 ECHO，通过分析抽象语法树中的模式，自动重复使用教育代码审查中的反馈，以解决编程教育中提供人工反馈的挑战。研究结果表明，ECHO 能够准确且快速地预测适当的反馈注释，大大减少了教育环境中提供人工反馈所需的时间和工作量。
发现论文，激发创造
  • 使用循环神经网络自动纠正编程作业中的语法错误

    使用递归神经网络 (RNNs) 生成自动化反馈以修复编程任务中的语法错误，可以完全修复 31.69% 的提交并部分修正 6.39% 的提交。

    Mar, 2016

  • 计算机编程中生成型人工智能反馈的学生认知和偏好

    ChatGPT 在自动化给予 Java 编程作业反馈方面的可行性进行了研究，调查结果表明学生们普遍认为 ChatGPT 反馈与 Shute 建立的形成性反馈准则相一致，他们更喜欢包含他们代码的反馈，此研究还提供了改进 ChatGPT 生成反馈的具体见解。

    Dec, 2023

  • 探索大型语言模型生成形成性编程反馈的潜力

    探索大型语言模型在计算机教育和学习中的潜力，通过分析其对带有程序代码的输入生成的反馈进行研究，以此为目标来帮助学生解决编程任务并识别不同类型的反馈。结果表明，大型语言模型在一些入门编程任务和学生错误方面表现出了合理的性能，但教育者应提供指导，因为其提供的反馈可能对初学者包含误导性信息。

    Aug, 2023

  • 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

  • 通过强化学习提高自动生成反馈的有效性

    基于大语言模型的自动生成反馈在智能辅导系统和在线学习平台中具有潜力来提高许多学生的学习效果，本文针对自动生成和评估反馈的问题，提出了数学反馈评估标准和反馈生成框架，通过强化学习优化反馈的正确性和一致性，并通过案例研究定性分析了生成和评估系统。

    Mar, 2024

  • 学习推理程序草图

    本文介绍一种用于程序自动合成的方法，通过结合模式识别和显式推理来解决这些复杂的编程问题，同时使用新颖的中间表示和训练算法，使程序合成系统能够自学，从而在简单的英文描述编程问题数据集上取得了最先进的性能表现。

    Feb, 2019

  • 学习模拟自然语言反馈进行交互式语义解析

    提出了一种利用模拟的自然语言反馈来训练交互式语义解析器的任务和新颖的反馈评估器，证明该反馈模拟器可以在低数据集情况下，生成高质量的自然语言反馈来提高特定解析器的错误纠正能力。

    May, 2023

  • 深度强化学习用于编程语言纠错

    针对初学者编程者在编程语言上的困惑，通过一种新颖的基于强化学习的编程语言纠错框架，利用专家演示以及自我探索等方式进行训练提升，使得其对有错误的程序进行更好的修复，相对于最先进的工具 DeepFix 在修复错误和更多的编译器错误信息上提高了 14% 和 29%

    Jan, 2018

  • 采用自然语言处理方法进行教育反馈分析的趋势和挑战综述

    本文概述了人工智能在教育领域的应用，针对学生反馈数据，提出了利用自然语言处理技术来识别教育基础设施、学习管理系统、教学实践和学习环境的改进方向，并重点介绍了情感标注、实体注释、文本摘要和主题建模等文本分析技术在教育领域的应用及其存在的挑战。

    Jan, 2023

  • 从语言反馈中学习奖励

    本研究采用自然语言反馈作为人工智能代理的学习信号，使用基于方面的情感分析将反馈分解为关于马尔可夫决策过程功能的情感。然后通过推理情感模型中的潜在奖励函数，来进行反向强化学习。实验表明本方法可以成功地从人的互动反馈中学习，并提供了关于自然语言反馈信息结构和利用它进行强化学习的方法。

    Sep, 2020