无限的练习机会：全面且个性化编程任务的自动生成
软件工程
2025-09-15 v1 计算机与社会
人机交互
摘要
生成式人工智能（GenAI）为生成个性化编程练习提供了新的可能，满足了个体练习的需求。然而，此类生成任务的任务质量以及学生视角仍未被充分探索。因此，本文介绍并评估了所谓 Tutor Kai 的一项新功能，用于生成全面的编程任务，包括问题描述、代码骨架、单元测试和模型解决方案。该系统允许学生自由选择其任务的编程概念和情境主题。为了评估该系统，我们开展了一项两阶段的混合方法研究，包括：（1）专家对 200 个自动生成的编程任务的任务质量进行评分；以及（2）一项有 26 名计算机科学专业学生参与的研究，他们解答并评价了这些个性化编程任务。结果显示，专家将 89.5% 的生成任务归类为可用的，将 92.5% 归类为可解的。然而，系统实现所有指定编程概念的比例从单概念任务的 94% 下降到了涉及三个概念任务的 40%。学生评估进一步显示了对个性化的高度满意度。学生也报告了感知到的学习益处。结果表明，这项新功能有潜力为学生提供与其情境和练习需求相一致的个体任务。工具开发者、教育工作者以及最重要的学生，都能从这些见解和该系统本身中受益。
引用
@article{arxiv.2503.11704,
title = {Unlimited Practice Opportunities: Automated Generation of Comprehensive, Personalized Programming Tasks},
author = {Sven Jacobs and Henning Peters and Steffen Jaschke and Natalie Kiesler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.11704},
year = {2025}
}
备注
Accepted for ITiCSE'25