D 2022

Code Quality Defects Across Introductory Programming Topics

EFFENBERGER, Tomáš a Radek PELÁNEK

Základní údaje

Originální název

Code Quality Defects Across Introductory Programming Topics

Autoři

EFFENBERGER, Tomáš (203 Česká republika, garant, domácí) a Radek PELÁNEK (203 Česká republika, domácí)

Vydání

New York, NY, USA, Proceedings of the 53rd ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 1, od s. 941-947, 7 s. 2022

Nakladatel

Association for Computing Machinery

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Spojené státy

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

elektronická verze "online"

Kód RIV

RIV/00216224:14330/22:00127006

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-1-4503-9070-5

UT WoS

000884263800136

Klíčová slova anglicky

introductory programming; python; code quality; feedback

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 28. 3. 2023 12:00, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.

Anotace

V originále

Research on feedback in introductory programming focuses mostly on incomplete and incorrect programs. However, most of the functionally correct programs also contain defects that call for feedback. We analyzed 114,000 solutions to 161 short coding problems in Python and compiled a catalog of 32 defects in code quality. We found that most correct solutions contain some defects and that students do not stop making them if they do not receive targeted feedback. The catalog of defects, together with their prevalence across common topics like expressions, loops, and lists, informs educators which defects to address in which lectures and guides the development of exercises on code quality. Additionally, we describe defect detectors, which can be used to generate valuable feedback to students automatically.

Návaznosti

MUNI/A/1195/2021, interní kód MU
Název: Aplikovaný výzkum v oblastech vyhledávání, analýz a vizualizací rozsáhlých dat, zpracování přirozeného jazyka a aplikované umělé inteligence
Investor: Masarykova univerzita, Aplikovaný výzkum v oblastech vyhledávání, analýz a vizualizací rozsáhlých dat, zpracování přirozeného jazyka a aplikované umělé inteligence
MUNI/A/1230/2021, interní kód MU
Název: Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity 22 (Akronym: SKOMU)
Investor: Masarykova univerzita, Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity 22