编程课程引入自动评分器前后的课程评价分析

通常，高等教育机构中的编程入门课程有数百名渴望学习编程的参与学生。审查提交的源代码和提供反馈的人工工作量已无法应对。人工审查提交的作业可能带有主观性和不公平性，尤其在由许多导师负责评分时。不同的自动评分器可在此情况下提供帮助；然而，关于自动评分器如何影响学生对编程课程和教学的整体感知尚缺乏认识。这对于课程组织者和机构而言十分重要，以便在应对日益增长的学生数量的同时保持其编程课程的吸引力。本文研究了近期引入自动评分的多个大规模计算机科学基础课程的标准化大学评估问卷的答案。分析了该干预前后的差异。通过结合额外观察，我们推测自动评分器如何促成了数据中的显著变化，例如导师与学生互动的改善、整体课程质量的提升、学习成效的提高、投入时间的增加以及难度的降低。本定性研究旨在为未来研究提供假设，以定义并开展定量调查与数据分析。自动评分器技术可被验证为一种提升学生对编程课程满意度的教学方法。