D 2013

Tutoring and Automatic Evaluation of Logic Proofs

VACULÍK, Karel, Lubomír POPELÍNSKÝ, Eva MRÁKOVÁ a Juraj JURČO

Základní 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.