检索结果-南通市图书馆

A Comparison of error Correction Models for Student’s error codes Based on Deep Learning

计算机教育 2022年第12期 137-142页

作者： Tao Lin Jian Wang Qifan Jian Zhiming Wu Zhenbo Zhang College of Computer Science Sichuan UniversityChengdu610041China Department of Electronic Information Chengdu Jincheng CollegeChengdu611731China the Editorial office of Journal of Sichuan University(Engineering Science Edition) Sichuan UniversityChengdu610041China

Automatically correcting students’code errors using deep learning is an effective way to reduce the burden of teachers and to enhance the effects of students’***,code errors vary greatly,and the adaptability of fixing techniques may vary for different types of code *** to choose the appropriate methods to fix different types of errors is still an unsolved *** this end,this paper first classifies code errors by Java novice programmers based on Delphi analysis,and compares the effectiveness of different deep learning models(CuBERT,GraphcodeBERT and GGNN)fixing different types of *** results indicated that the 3 models differed significantly in their classification accuracy on different error codes,while the error correction model based on the Bert structure showed better code correction potential for beginners’codes.

关键词： Deep learning code error correction code error classification

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：