2013
Tutoring and Automatic Evaluation of Logic Proofs
VACULÍK, Karel, Lubomír POPELÍNSKÝ, Eva MRÁKOVÁ a Juraj JURČOZákladní údaje
Originální název
Tutoring and Automatic Evaluation of Logic Proofs
Autoři
VACULÍK, Karel (203 Česká republika, garant, domácí), Lubomír POPELÍNSKÝ (203 Česká republika, domácí), Eva MRÁKOVÁ (203 Česká republika, domácí) a Juraj JURČO (703 Slovensko, domácí)
Vydání
Sophia Antipolis, France, Proceedings of the 12th European Conference on e-Learning ECEL 2013, od s. 495-502, 8 s. 2013
Nakladatel
Academic Conferences and Publishing International
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
20200 2.2 Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Stát vydavatele
Velká Británie a Severní Irsko
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
elektronická verze "online"
Kód RIV
RIV/00216224:14330/13:00070404
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISBN
978-1-909507-84-5
ISSN
UT WoS
000342674900062
Klíčová slova česky
dolování z grafů; logické důkazy; rezoluce; automatické vyhodnocování; časté podgrafy; klasifikace
Klíčová slova anglicky
graph mining; logic proofs; resolution; automatic evaluation; frequent subgraphs; classification
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 24. 4. 2014 19:00, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.
Anotace
V originále
Tutoring of logic proofs is an important part of undergraduate courses of logic. Commonly, a tutor trains and tests students’ skills to build correct logic proofs. We introduce a system for training of students’ ability to construct correct proofs in propositional or predicate logic. In addition to common techniques including presentations supported by slides and exercises we use animations which are based on carefully selected demonstrative examples and their step-by-step solutions. Animations are interactive so that a student may choose a particular step, a sequence of steps, and/or a particular task. In order to test students’ knowledge, we prepared a questionnaire that captures the entire process of a logic proof construction. A student constructs a proof and then answers questions from the questionnaire. We describe the design of the questionnaire and discuss its dis/advantages. We then apply frequent subgraph mining together with supervised machine learning algorithms to perform an automatic evaluation of correctness of the proofs. In addition to classifying the proofs as correct or incorrect, a report containing the summary of errors and suggested penalty points is produced.