Le rôle des systèmes d'évaluation de programmation automatisée dans l'éducation
Les systèmes automatisés améliorent l'éducation en programmation en offrant des retours rapides aux étudiants.
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Table des matières
- Défis dans l'enseignement de la programmation
- Qu'est-ce que les systèmes d'évaluation automatique de la programmation ?
- L'importance de la satisfaction des utilisateurs
- Développer un modèle de succès pour les SEAP
- Méthodologie de recherche
- Résultats : aspects clés du succès
- Aborder les limitations
- Directions futures
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
Dans le monde d’aujourd'hui, apprendre à programmer devient de plus en plus important. Beaucoup de gens réalisent maintenant que les compétences en programmation ne sont pas seulement précieuses pour les scientifiques, mais qu'elles sont utiles dans divers domaines, y compris les affaires et les arts. Cet intérêt croissant a poussé les universités à proposer différentes manières d'enseigner la programmation, rendant ça accessible à un public plus large. Cependant, l'augmentation du nombre d'étudiants en programmation pose des défis uniques pour les enseignants.
Défis dans l'enseignement de la programmation
Les éducateurs font souvent face à une variété de problèmes en enseignant les cours de programmation. Le nombre d'étudiants peut être assez élevé et ils arrivent souvent avec des niveaux de connaissances et de compétences différents. Cette diversité rend difficile pour les profs de donner à chaque étudiant l'attention qu'il mérite. En plus, il y a généralement un manque d'assistants pédagogiques pour aider à gérer la charge de travail.
De plus, les objectifs d'apprentissage en classe de programmation changent rapidement, rendant difficile pour les enseignants de suivre le rythme. Par conséquent, il y a un besoin clair d'outils et de solutions qui peuvent aider les instructeurs à enseigner efficacement la programmation à beaucoup d'étudiants issus de différents horizons.
Qu'est-ce que les systèmes d'évaluation automatique de la programmation ?
Pour aider avec ces défis, des Systèmes d'Évaluation Automatique de la Programmation (SEAP) ont été développés. Ces systèmes sont conçus pour améliorer le processus d'enseignement et d'apprentissage dans les cours de programmation en fournissant un retour automatisé aux étudiants sur leurs devoirs de codage. Les SEAP peuvent évaluer le code des étudiants et leur donner un retour immédiat et objectif, ce qui est essentiel pour apprendre dans un domaine qui nécessite beaucoup de pratique.
Utiliser des SEAP peut aider à motiver les étudiants, fournir des informations précieuses sur leur progression d'apprentissage, améliorer la qualité de l'instruction et réduire les taux d'abandon. Ils servent de ressources essentielles tant pour les étudiants que pour les enseignants, car ils permettent un processus d'évaluation plus efficace.
L'importance de la satisfaction des utilisateurs
Pour qu'un système soit efficace, il est crucial de comprendre ce que ressentent les utilisateurs à son sujet. La satisfaction des utilisateurs est souvent liée à l'efficacité d'un système. Avec les SEAP, il est important de mesurer la satisfaction des étudiants par rapport aux retours et au soutien qu'ils reçoivent. En examinant les facteurs qui influent sur cette satisfaction, on peut construire de meilleurs systèmes qui répondent aux besoins des étudiants et des éducateurs.
Développer un modèle de succès pour les SEAP
Pour mieux comprendre ce qui rend les SEAP efficaces, des chercheurs ont travaillé sur la création d'un modèle de succès. Ce modèle identifie différents facteurs qui influent sur la satisfaction des étudiants lors de l'utilisation de ces systèmes. Par exemple, certains de ces facteurs incluent la Motivation à utiliser la plateforme, la qualité des informations fournies, et la fiabilité et la fonctionnalité globales du système.
En menant des enquêtes et en analysant des données, les chercheurs ont recueilli des informations sur les différents aspects qui contribuent à la satisfaction des étudiants. L'objectif était de créer un modèle qui pourrait aider les développeurs et les éducateurs à construire et à améliorer les SEAP pour mieux répondre aux besoins éducatifs.
Méthodologie de recherche
Pour développer le modèle de succès, les chercheurs ont mené des enquêtes auprès des étudiants inscrits dans des cours de programmation introductifs. Ils se sont concentrés sur la manière dont les étudiants interagissaient avec un SEAP spécifique et ont collecté des données sur leurs expériences. Les enquêtes comprenaient des questions sur divers aspects du SEAP, tels que la facilité d'utilisation, la qualité des retours, et la satisfaction générale.
Les données collectées ont aidé à examiner les relations entre différentes variables et ont permis aux chercheurs de tester leurs hypothèses concernant ce qui influence la satisfaction des étudiants.
Résultats : aspects clés du succès
La recherche a souligné plusieurs résultats clés concernant les aspects des SEAP qui sont les plus importants pour garantir la satisfaction des étudiants :
Motivation : Les étudiants qui se sentent motivés à utiliser la plateforme ont tendance à avoir une meilleure expérience. Cela peut être renforcé en rendant la plateforme conviviale et en offrant des fonctionnalités de soutien utiles.
Qualité de l'information : La qualité des tâches et des retours fournis par le système est essentielle. Les étudiants ont besoin d'instructions claires et de retours constructifs sur leurs devoirs pour améliorer leurs compétences en programmation.
Fiabilité du système : Si la plateforme est fiable et offre un soutien réactif, cela impacte positivement les expériences d'apprentissage des étudiants. Les étudiants veulent savoir qu'ils peuvent faire confiance au système pour fonctionner correctement lorsqu'ils soumettent leur travail ou cherchent de l'aide.
Environnement d'apprentissage : L'environnement d'apprentissage global fourni par le SEAP, y compris la flexibilité d'apprentissage et l'adéquation entre les tâches et la technologie, joue un grand rôle dans la façon dont les étudiants perçoivent l'efficacité du système.
Aborder les limitations
Bien que la recherche ait fourni des informations précieuses, elle a aussi ses limites. Une limitation majeure était que les participants étaient principalement des étudiants inscrits dans des programmes liés à l'informatique, ce qui peut fausser les résultats. Les recherches futures pourraient viser à inclure un groupe de participants plus diversifié provenant de différentes disciplines.
Une autre limitation était le SEAP spécifique utilisé dans l'étude. Différents systèmes pourraient avoir des fonctionnalités différentes qui pourraient influencer la satisfaction des utilisateurs. Pour rendre les résultats plus généralisables, les études futures devraient explorer plusieurs plateformes de SEAP.
De plus, les concepts liés à la motivation, la qualité de l'information et la fiabilité du système ont été examinés de manière large. Des recherches supplémentaires pourraient approfondir ces domaines pour offrir des insights plus détaillés.
Directions futures
Les résultats de cette recherche ouvrent la voie à d'autres études dans le domaine de l'éducation à la programmation. Les travaux futurs pourraient explorer comment ces facteurs de succès s'appliquent à d'autres types de plateformes éducatives ou à différents Environnements d'apprentissage. De plus, comprendre comment améliorer des domaines spécifiques, comme accroître la motivation des étudiants ou améliorer les informations fournies par les SEAP, serait précieux.
Un autre domaine important à explorer est comment différentes méthodes d'enseignement impactent l'efficacité des SEAP. Cela pourrait aider à développer des approches plus adaptées pour incorporer la technologie dans l'éducation à la programmation.
Conclusion
Les Systèmes d'Évaluation Automatique de la Programmation jouent un rôle significatif dans l'éducation moderne à la programmation en offrant des retours et un soutien en temps opportun aux étudiants. Comprendre ce qui contribue à la satisfaction des utilisateurs avec ces systèmes est essentiel pour leur amélioration continue. En se concentrant sur la motivation, la qualité de l'information et la fiabilité du système, les éducateurs et les développeurs peuvent créer de meilleurs environnements d'apprentissage pour les étudiants.
Globalement, à mesure que la programmation continue de prendre de l'importance dans divers domaines, l'utilisation des SEAP peut être un facteur clé pour aider les étudiants à réussir et à développer les compétences critiques dont ils ont besoin dans le monde technologique d'aujourd'hui.
Titre: Towards a Success Model for Automated Programming Assessment Systems Used as a Formative Assessment Tool
Résumé: The assessment of source code in university education is a central and important task for lecturers of programming courses. In doing so, educators are confronted with growing numbers of students having increasingly diverse prerequisites, a shortage of tutors, and highly dynamic learning objectives. To support lecturers in meeting these challenges, the use of automated programming assessment systems (APASs), facilitating formative assessments by providing timely, objective feedback, is a promising solution. Measuring the effectiveness and success of these platforms is crucial to understanding how such platforms should be designed, implemented, and used. However, research and practice lack a common understanding of aspects influencing the success of APASs. To address these issues, we have devised a success model for APASs based on established models from information systems as well as blended learning research and conducted an online survey with 414 students using the same APAS. In addition, we examined the role of mediators intervening between technology-, system- or self-related factors, respectively, and the users' satisfaction with APASs. Ultimately, our research has yielded a model of success comprising seven constructs influencing user satisfaction with an APAS.
Auteurs: Clemens Sauerwein, Tobias Antensteiner, Stefan Oppl, Iris Groher, Alexander Meschtscherjakov, Philipp Zech, Ruth Breu
Dernière mise à jour: 2023-06-08 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2306.04958
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.04958
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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