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English(EN) CodeGENCAT: Generative Computerized Adaptive Testing for Open-ended Coding Problems

新AI框架增强编码问题的自适应测试

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了CodeGENCAT，一个用于编程教育中计算机化自适应测试（CAT）的新颖框架。与专注于预测正确答案的传统CAT系统不同，CodeGENCAT利用生成式AI分析学生预测的代码响应，提取关于他们知识的更丰富信息。在真实数据集上的实验表明，CodeGENCAT在早期测试阶段的性能显著优于现有的CAT基线。 AI

影响 这项研究可能通过利用AI分析代码响应，从而在编程教育中实现更准确、信息更丰富的评估。

排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了用于教育测试的新型AI驱动方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Wanyong Feng, Alexander Scarlatos, Ruochen Sun, Andrew Lan ·

    CodeGENCAT：用于开放式编码问题的生成式计算机自适应测试

    arXiv:2602.20020v2 Announce Type: replace Abstract: Existing Computerized Adaptive Testing (CAT) frameworks typically select questions based on the predicted likelihood that the student will answer correctly. This design ignores information contained in students' open-ended respo…

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