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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种面向编程初学者的个性化智能辅导方法，涉及教育智能化领域；首先，针对某个题目的各编程作业，以块为粒度进行划分；然后，将测试样例输入到各作业程序中，得到各自的变量执行轨迹；根据匹配条件，将正确的作业程序分为聚类，从每个类中随机选择一个模板；针对当前错误作业程序，逐个选择模板与之进行变量执行轨迹的匹配，采用笛卡尔积生成映射关系并计算每一个映射关系对应的修复代价；选择满足变量匹配完全一致且代价值最小的映射关系，将正确变量对应到错误程序对应的变量上，修复对应的知识点，完成最终的修复反馈生成。最后，构建联合因子模型，实现对学生的编程学习状态进行评估；本发明提高了编程作业的修复率。

主权项：1.一种面向编程初学者的个性化智能辅导方法，其特征在于，具体步骤为；首先，针对某个题目，将每个初学者提交的编程作业程序，按正确答案和错误答案分为两类；将每个作业程序按照是否包含控制语句和循环语句，以块为粒度进行划分；然后，将题目对应的测试样例输入到各作业程序中，得到每份作业程序中块的变量值，组合起来构成各作业对应的变量执行轨迹；针对正确答案，逐个选择各自对应的变量执行轨迹，判断是否满足匹配条件，如果是，则将所有匹配的作业程序聚为一类，反之，不匹配的作业程序单独归类；从每个类中随机选择一个作业程序作为模板，组成模板集合用于对错误程序的局部进行修复；针对错误答案，将当前错误作业程序S中的变量执行轨迹，与从模板集合中逐个选择出的正确的变量执行轨迹进行匹配，得到程序S中匹配的正确变量和不匹配的错误变量；将程序S的错误变量与模板集合中当前正确变量执行轨迹中的所有变量，采用笛卡尔积生成映射关系集合；计算每一个映射关系对应的修复代价；从所有修复代价中选择满足变量匹配完全一致且代价值最小的映射关系，将正确变量执行轨迹中的正确变量对应到错误程序S对应的变量上，使用正则表达式将修复操作对应到编程知识点上，完成最终的修复反馈生成；所述修复代价是指：将错误代码片段a修改成b所需要执行的动作大小；采用将程序片段转化为抽象语法树，基于树的结构计算树编辑距离Distancea,b作为修复代价，计算公式为：Distancea,b＝Sq+Iq+DrSq为两个抽象语法树的节点修改次数，Iq为两个抽象语法树的节点插入操作次数，Dr为两个抽象语法树的节点删除操作次数；最后，构建联合因子模型，实现对学生的编程学习状态进行评估，并预测学生在下一题的答题结果。

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百度查询： 北京航空航天大学 一种面向编程初学者的个性化智能辅导方法