An Analysis of Programming Course Evaluations Before and After the Introduction of an Autograder

要約

一般に、高等教育機関のプログラミング入門コースには、プログラミングを学ぶことに熱心な数百人の学生が参加しています。
送信されたソース コードをレビューし、フィードバックを提供するための手動の作業は、もはや管理できません。
提出された宿題を手動でレビューすることは、特に多くの講師が採点を担当する場合、主観的で不公平になる可能性があります。
この状況では、さまざまな自動採点機能が役に立ちます。
しかし、自動採点機能がプログラミングのクラスや教育に対する生徒の全体的な認識にどのような影響を与える可能性があるかについては知識が不足しています。
これは、コース主催者や教育機関にとって、受講生の増加に対処しながらプログラミング コースの魅力を維持する上で重要です。
この論文では、最近自動採点を導入した複数の大規模基礎コンピュータサイエンスコースの標準化された大学評価アンケートの回答を調査しました。
この介入の前後の違いが分析されます。
追加の観察を組み込むことで、自動採点機能がデータの重大な変化にどのように寄与したのかを仮説を立てます。たとえば、講師と生徒の間の相互作用の改善、コース全体の質の向上、学習の成功の向上、費やす時間の増加、難易度の低下などです。
この定性的研究は、定量的調査とデータ分析を定義して実行するための将来の研究のための仮説を提供することを目的としています。
オートグレーダー テクノロジーは、プログラミング コースに対する学生の満足度を向上させる教育方法として検証できます。

要約(オリジナル)

Commonly, introductory programming courses in higher education institutions have hundreds of participating students eager to learn to program. The manual effort for reviewing the submitted source code and for providing feedback can no longer be managed. Manually reviewing the submitted homework can be subjective and unfair, particularly if many tutors are responsible for grading. Different autograders can help in this situation; however, there is a lack of knowledge about how autograders can impact students’ overall perception of programming classes and teaching. This is relevant for course organizers and institutions to keep their programming courses attractive while coping with increasing students. This paper studies the answers to the standardized university evaluation questionnaires of multiple large-scale foundational computer science courses which recently introduced autograding. The differences before and after this intervention are analyzed. By incorporating additional observations, we hypothesize how the autograder might have contributed to the significant changes in the data, such as, improved interactions between tutors and students, improved overall course quality, improved learning success, increased time spent, and reduced difficulty. This qualitative study aims to provide hypotheses for future research to define and conduct quantitative surveys and data analysis. The autograder technology can be validated as a teaching method to improve student satisfaction with programming courses.

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