基于主成分分析的编译错误信息分类法（英文）

作     者：Brett A.Becker Catherine Mooney Brett A.Becker;Catherine Mooney

作者机构：The Beijing Dublin International College School of Computer Science University College Dublin The Physiology and Medical Physics Department Royal College of Surgeons 

出 版 物：《计算机教育》 (Computer Education)

年 卷 期：2016年第8期

页      面：37-44页

学科分类：0401[教育学-教育学] 04[教育学] 040102[教育学-课程与教学论] 

主　　题：编译错误 编译错误信息 程序员初学者 CS1 错误信息分类 Java编程 主成分分析 

摘      要：成为一个有能力的程序员,对于所有计算学科的学生来说,至关重要,尤其是软件工程专业。程序员初学者面临着很多挑战,例如计算科学专业学生就业率的下滑,以及越来越多的非计算科学专业的学生开始学习程序开发。对于帮助学生识别风险、规划职业生涯的方法的研究已经进行了几十年了。大多数此类研究主要关注如何分类初学者犯的错误,以帮助他们明白这些错误如何产生,帮助他们快速地克服或回避此类错误。本文展现了如何借助主成分分析方法对编译错误进行分类。我们根据学生在编程过程中产生的数据,提取相关错误的分类信息,以识别学生们的纠结之处,并给他们提供指导建议。