TutorTrace：AI编程教育中学习者行为状态数据集
原文标题：TutorTrace: A Dataset and Taxonomy for Classifying Learner Behavioral States during AI-Assisted Programming Education
重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
TutorTrace数据集从IDE遥测数据实时捕获学习者行为上下文，涵盖480名学生的约18万事件和1.3万行为片段。研究提出行为分类法，使AI辅导系统能响应学习者的行为历史。初步评估显示行为感知提示减少了无独立工作的查询间隔，并预测查询行为和求助类型。
- 问题
- AI编程辅导缺少人类导师依赖的学习者行为上下文。
- 方法
- 从IDE遥测实时抽象行为片段与指标，构建行为分类法并用于行为感知提示。
- 结果
- 约18万事件、13633个行为片段、480名学生；无独立工作的查询间隔从50.0%降至20.7%，查询预测AUROC=.726。
- 影响
- 让AI辅导系统响应学习者做过什么而非只回应提问，可规模化实现自适应编程教育。
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