Investigating the Utility of Self-explanation Through Translation Activities with a Code-Tracing Tutor

追踪 计算机科学 导师 编码(集合论) 跟踪(心理语言学) 程序设计语言 人工智能 语言学 哲学 集合(抽象数据类型)
作者
Maia Caughey,Kasia Müldner
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 66-77
标识
DOI:10.1007/978-3-031-36272-9_6
摘要

Code tracing is a foundational programming skill that involves simulating a program's execution line by line, tracking how variables change at each step. To code trace, students need to understand what a given program line means, which can be accomplished by translating it into plain English. Translation can be characterized as a form of self-explanation, a general learning mechanism that involves making inferences beyond the instructional materials. Our work investigates if this form of self-explanation improves learning from a code-tracing tutor we created using the CTAT framework. We created two versions of the tutor. In the experimental version, students were asked to translate lines of code while solving code-tracing problems. In the control condition students were only asked to code trace without translating. The two tutor versions were compared using a between-subjects study (N = 44). The experimental group performed significantly better on translation and code-generation questions, but the control group performed significantly better on code-tracing questions. We discuss the implications of this finding for the design of tutors providing code-tracing support.
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