Heidi Taveter kaitseb doktoritööd „Programmeerimisprotsessi andmete kasutamine sissejuhatavatel programmeerimiskursustel: lahendajatüüpide leidmine, tagasiside andmine ja plagiaadi tuvastamine“

20. jaanuaril kell 11.00 kaitseb Heidi Taveter doktoritööd „Programmeerimisprotsessi andmete kasutamine sissejuhatavatel programmeerimiskursustel: lahendajatüüpide leidmine, tagasiside andmine ja plagiaadi tuvastamine“ („Using programming-process data of introductory programming courses: finding solver types, giving feedback, and detecting plagiarism“).

Juhendaja:
kaasprofessor Marina Lepp, Tartu Ülikool

Oponendid:
professor Erik Barendsen, Radboudi Ülikool (Holland)
kaasprofessor Julien Broisin, Toulouse'i Ülikool (Prantsusmaa)

Kokkuvõte
Aja jooksul on programmeerimisest kujunenud oluline oskus, mida õpivad erineva tausta ja eelneva programmeerimiskogemusega üliõpilased paljudelt erialadelt. Samas on jätkuvalt probleem suur väljalangevus. Seetõttu on oluline teada saada, kuidas erinevad üliõpilaste lähenemised programmeerimise õppimisel, ning leida tõhusaid viise nende toetamiseks, eriti kursuse alguses. Doktoritöö eesmärk oli välja selgitada, kuidas saab programmeerimisprotsessi andmeid kasutada üliõpilaste lahendajatüüpide leidmiseks, nende toetamiseks sissejuhatavatel programmeerimiskursustel ja plagiaadijuhtumite tuvastamiseks.

Uurimistöö näitas, et üliõpilasi saab jaotada lahendajatüüpidesse programmeerimise käitumismustrite põhjal ning mustrid on sarnased nii algajate kui ka edasijõudnute seas. Märkimisväärne tulemus on hilise programmi käivitamisega alustamise seos madalamate kontrolltöö tulemustega. Samas said mõned lahendajatüübid sarnaseid tulemusi hoolimata erinevatest käitumismustritest. Oluline on märkida, et erinevalt esimesest kontrolltööst ilmnesid gruppide vahel suuremad erinevused teise kontrolltöö tulemustes ning lahendajatüüpidesse kuulumine ei ole kursuse kestel püsiv. Lisaks selgus, et programmeerimisprotsessi logide põhjal antud tagasiside lühendas algajatel ülesannete lahendamise aega märgatavalt ja parandas tulemusi kontrolltöös, mis testis koodilugemise oskust. Logide põhjal sobivad plagiaadi tuvastamiseks nende püsivuse tõttu üldised stiilitunnused. Programmeerimiskeele süntaksiga seotud valikud aga ei ole püsivad.

Doktoritöö tulemuste põhjal võiks õpetamisel soodustada lähenemist, mis julgustab üliõpilasi oma programme sageli käivitama, et see oleks loomulik osa koodi kirjutamise protsessist. Algajate koodilugemisoskuse parandamiseks on tõhus kasutada logidel põhinevat tagasisidet. See on eriti oluline tehisaru ajastul, mil hea koodilugemisoskuse arendamine on üha vajalikum.