Behaviour Patterns of Learners at Solving Programming Task: an Analysis of Log Files

Programmeerimise õppimisel on suur osa iseseisval ülesannete lahendamisel ning õpetajad ei näe, kuidas õppijad tulemuseni jõuavad, eriti on see nii MOOC-idel (vaba juurdepääsuga e-kursustel). Programmeerimisülesannete lahendamise protsessi uurimine võib anda õpetajale väärtuslikku informatsiooni. Magistritöös seati eesmärgiks programmeerimiskeskkonna Thonny logifailide põhjal leida vastused järgmistele küsimustele: Millist informatsiooni on võimalik Thonny logifailidest koguda õppijate tegevuse kohta? Millised on õppijate erinevad käitumismustrid programmeerimisülesannete lahendamisel MOOC-i "Programmeerimise alused" kokkuvõtva arvestusülesande näitel? Milliseid õppijatüüpe saab eristada ülesande lahendamise käitumismustrite alusel? Õppijate käitumismustrite analüüsimisel võeti aluseks, kas nad lahendasid ülesannet järk-järgult või mitte, s.t kas nad kirjutasid programmi osade kaupa ja vahepeal ka testisid selle tööd või testisid esimest korda alles siis, kui olid suurema osa lahendusest valmis kirjutanud. MOOC-i kokkuvõtva arvestusülesande lahenduste kontekstis saab öelda, et nendest seitsmest õppijast, kellel läks kõige kauem aega ning oli kõige rohkem veateateid ja korduvaid veateateid, ei töötanud keegi järk-järgult.Solving individual tasks plays an important role while studying programming and teachers do not see how learners achieve the result, especially in case of MOOCs (massive open online courses). Investigating the process of solving programming tasks can provide the teacher with valuable information. The aim of this thesis is to find answers to the following questions based on the log files of the programming environment Thonny: What information can be collected from Thonny’s log files about learners' behaviour? What are different learners' behaviour patterns of solving programming tasks based on the example of a summary task of a MOOC "Introduction to Programming"? What types of learners can be distinguished on the basis of the behaviour patterns of task solving? The analysis of the learners' behaviour patterns was based on whether they solved the task gradually or not, i.e. whether they wrote the programme in parts, and in the meantime also tested their work or tested it for the first time only when they had written the bulk of the solution. In the context of the solution of the MOOC’s summary task, one can say that the seven learners who spent the most time and who had the greatest number of error messages and repetitive error messages, did not work gradually

Uniform Web-based learning environment for introductory programming course

Ohjelmoinnin massakursseilla käytetään usein erilaisia teknisiä työkaluja. Näitä ovat esimerkiksi oppimisenhallintajärjestelmät ja automaattista palautetta antavat työkalut. Nämä ovat kuitenkin monesti toisistaan irrallisia, mikä aiheuttaa oppilaille usein hämmennystä ja ylimääräistä työtä. Tässä diplomityössä vastaamme kysymyksiin: ''Miten pystymme rakentamaan yhtenäisen ohjelmoinnin oppimisympäristön? Mitä osia sen pitää sisältää ja miten näiden tulisi kommunikoida keskenään?''. Kysymyksiin vastataan tapaustutkimuksen kautta rakentamalla uusi oppimisympäristö Tampereen teknillisessä yliopistossa pidettävälle opintojaksolle Johdatus ohjelmointiin. Rakentamisen lähtökohtana on, että ympäristössä käytetään oppimisenhallintajärjestelmänä Aalto-yliopistossa kehitettyä A+:aa. Aluksi tutkimme vaatimuksia, joita opintojakso kohdistaa ympäristölle, ja määrittelemme komponentit, joista ympäristö rakentuu. Komponenttien tunnistamisen jälkeen hahmottelemme ympäristölle arkkitehtuurin käyttäen apuna sovellettua 4+1 -arkkitehtuurimallia ja tarkoitukseen sopivia tekniikoita, kuten REST. Tämän jälkeen tutustumme kirjallisuudesta löytyviin komponenttitoteutuksiin ja valitsemme niistä sopivimmat. Työn tuloksena on yhtenäinen oppimisympäristö, joka rakentuu A+-oppimisenhallintajärjestelmän ympärille. A+:aan on toteutettu REST-rajapinta, jonka kautta se kommunikoi oppilaan IDE:n ja ympäristön muiden komponenttien kanssa. Oppilaat pääsevät kaikkiin ominaisuuksiin käsiksi yhden kirjautumispisteen kautta ja mm. voivat palauttaa tehtävät suoraan IDE:stä. A+:aan tehdyt palautukset siirtyvät Mooc-grader--nimiselle komponentille, joka tarkistaa ne automatisoiduilla testeillä ja palauttaa tulokset A+:aan. Toteuttamamme oppimisympäristö helpottaa oppilaiden työskentelyä edelliseen kurssilla käytettyyn järjestelmään verrattuna. Enää opiskelijan ei tarvitse kirjautua järjestelmästä toiseen, eikä etsiä tehtävien palautuspaikkoja, vaan hän voi palauttaa tehtävän IDE:stä napin painalluksella

Enabling Wide-Scale Computer Science Education through Improved Automated Assessment Tools

There is a proliferating demand for newly trained computer scientists as the number of computer science related jobs continues to increase. University programs will only be able to train enough new computer scientists to meet this demand when two things happen: when there are more primary and secondary school students interested in computer science, and when university departments have the resources to handle the resulting increase in enrollment. To meet these goals, significant effort is being made to both incorporate computational thinking into existing primary school education, and to support larger university computer science class sizes. We contribute to this effort through the creation and use of improved automated assessment tools.To enable wide-scale computer science education we do two things. First, we create a framework called Hairball to support the static analysis of Scratch programs targeted for fourth, fifth, and sixth grade students. Scratch is a popular building-block language utilized to pique interest in and teach the basics of computer science. We observe that Hairball allows for rapid curriculum alterations and thus contributes to wide-scale deployment of computer science curriculum. Second, we create a real-time feedback and assessment system utilized in university computer science classes to provide better feedback to students while reducing assessment time. Insights from our analysis of student submission data show that modifications to the system configuration support the way students learn and progress through course material, making it possible for instructors to tailor assignments to optimize learning in growing computer science classes

OnCreate and the virtual teammate: an analysis of online creative processes and remote collaboration

This paper explores research undertaken by a consortium of 10 universities from across Europe as part of an EU Erasmus Strategic Partnership project called OnCreate. Recent research and experiences prove the importance of the design and implementation of online courses that are learner-centred, include collaboration and integrate rich use of media in authentic environments. The OnCreate project explores the specific challenges of creative processes in such environments. The first research phase comprises a comparative qualitative analysis of collaboration practices in design-related study programmes at the ten participating universities. A key outcome of this research was in identifying the shortcomings of the hierarchical role models of established Learning Management Systems (such as Moodle or Blackboard) and the tendency towards evolving 'mash-up' environments to support creative online collaboration