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McMining: Automated Discovery of Misconceptions in Student Code

Created by
  • Haebom

저자

Erfan Al-Hossami, Razvan Bunescu

개요

본 논문은 학생들이 코딩을 배울 때 흔히 겪는 오개념을 탐지하는 McMining이라는 작업을 소개합니다. McMining 시스템의 훈련 및 평가를 위해, 저자들은 오개념의 벤치마크 데이터셋과 학생 코드 샘플을 개발했습니다. 또한 Gemini, Claude, GPT 계열의 LLM을 기반으로 한 두 가지 McMiner 접근 방식을 제시하고, 광범위한 평가를 통해 해당 모델들이 학생 코드에서 오개념을 효과적으로 발견할 수 있음을 입증했습니다.

시사점, 한계점

시사점:
학생들의 코딩 오개념을 자동적으로 탐지하는 시스템 개발 가능성 제시.
다양한 LLM 기반 McMiner 접근 방식의 효과 입증.
McMining 연구를 위한 벤치마크 데이터셋 제공.
한계점:
논문에 구체적인 한계점에 대한 언급은 없음 (논문 내용 요약만 제시됨)
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