Recently, there are various reports on the case of using an Online Judge(OJ) system that enables students to develop problem solving abilities based on algorithms and programming. If informatics teachers and prospective informatics teachers have the ability to build and operate these systems for their school and students, they will be equipped with powerful instructional competencies related to computational thinking and problem solving ability. Therefore, this paper studied how to build and customize HUSTOJ-based open source online judge systems for school informatics education, and suggested the direction to apply it effectively at the school.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.21
no.4
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pp.11-20
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2018
This study is to propose a problem bank of problem solving programming using Online Judge System as one of the ways to motivate learners and increase for immersion to students who take Data Structure lecture that is the basis of problem solving ability using information science. In order to do this, we developed a question bank for each major topic in the Data Structure, by developing 70 problem solving programming problems suitable for the main topics of the Data Structure. By mounting it on an Online Judge System and applying to actual classes, and by analyzing the motivation for learning and the degree of immersion according to the result after the application of the lesson, we propose a teaching-learning contents and usage for problem solving programming and Data Structure classes at the teacher training university which give motivation for learning and immerse in problem solving programming.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.07a
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pp.417-418
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2018
오늘날 SW 중심사회에서 컴퓨팅 사고력은 꼭 필요한 핵심역량으로 중요성이 강조되고 있으며, 이에 따라 2015 개정 교육과정에서는 소프트웨어(SW) 교육, 정보 교육을 강화하였다. 온라인 채점 시스템은 학생들이 문제해결 소스코드를 제출하면 이를 평가하고, 적절한 피드백을 제공하므로 자기주도적인 문제해결학습 경험과 프로그래밍 스킬을 향상시키는데 도움을 줄 수 있어 사용이 확대되고 있다. 그러나 채점시스템에 탑재된 문제들은 반구조화된 형태로 되어 있어 학생들이 컴퓨팅 사고단계 중 1단계인 문제공식화(추상화) 단계를 충분히 연습하지 못할 가능성이 있다. 본 논문에서는 이를 보완한 문제해결학습 학습모형을 제안하고, 논의한다.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.17
no.4
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pp.45-57
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2014
Many studies on algorithm judging system which verifies the correctness and the time efficiency of your program have been underway recently, most of which are on an online judging system focused on programming contests. However this study is mainly about development and application of the judging system based on client-server. Especially, we designed to promote metacognition and motivation which are emphasized in CRESST model, and implemented the total system that consists of the problem, data set, validation program, and user service environments. We applied our system to elementary, middle, and high school students, and We noticed a significant difference of average score between the experimental and control group in posttest and concluded that the teaching method using our system gave the bigger positive effects on programming learning.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.11
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pp.473-478
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2022
Evaluation learning based on code testing is becoming a popular solution in programming education via Online judge(OJ). In the recent past, many papers have been published on how to detect plagiarism through source code similarity analysis to support OJ. However, deep learning-based research to support automated tutoring is insufficient. In this paper, we propose Input & Output side FiLM models to predict whether the input code will pass or fail. By applying Feature-wise Linear Modulation(FiLM) technique to GRU, our model can learn combined information of Java byte codes and problem information that it tries to solve. On experimental design, a balanced sampling technique was applied to evenly distribute the data due to the occurrence of asymmetry in data collected by OJ. Among the proposed models, the Input Side FiLM model showed the highest performance of 73.63%. Based on result, it has been shown that students can check whether their codes will pass or fail before receiving the OJ evaluation which could provide basic feedback for improvements.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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pp.108-115
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2020
Blended learning is a teaching method utilizing all the advantages in 'on and off-line' learning circumstances in order to enhance the learning effect and efficiency, more than the simple use of online factors in the classroom education. In this paper, we present the realization and simulation of algorithm for the realtime evaluation of low-grade and high-grade subjects in order to implement smart e-learning system, considering a lecture intelligibility. In order to grasp the levels of student's intelligibility, we simulated a function that automatically summarizes the study contents of class given by a lecturer. Especially, in administrator mode of smart e-learning system, we suggested and simulated a system in order to help the lecturer to easily manage the student's grades, and we have provided software to tell the student's intelligibility of lecture, analyzed the rate of incorrect answers, automatic judgment of lecture intelligibility and judge the weakest subject.
Purpose: This study was to evaluate the quality of online health information related to infants and preschoolers accessible through mobile applications and websites. Methods: Using combinations of the terms 'infant', 'preschooler', and 'health' as the main keyword or categories, the researchers searched relevant mobile applications and websites in Korean application markets and popular search engines. Twelve mobile application and 14 websites were finally selected according to our inclusion criteria and evaluated using DISCERN instrument. Results: The overall quality score of online health information available through mobile applications was 2.00 of 5 points, the reliability score was 2.15, and the quality score was 1.76. The overall quality score of online health information available through websites was 2.29, the reliability score was 2.40, and the quality score was 1.82. Conclusion: The quality of online health information related to young children was found to be low and to have potentially significant drawbacks according to DISCERN criteria. Therefore, it is necessary to establish a system to evaluate and regulate the quality of online health information. Additionally, factors that readers can use to judge the quality of health information, such as references and the benefit versus risks of the information, should be provided.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.499-501
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2021
Recently, artificial intelligence and SW have occupied an important position worldwide as the foundation technology of the era of the 4th industrial revolution, and web browser-based programming learning systems are becoming common due to changes in the learning environment caused by COVID-19. In accordance with this trend, this paper proposes a functionally scalable microservice-based system structure for an online evaluation system as a tool for learning algorithms that are the basis of artificial intelligence and SW. In addition, a functional structure for applying machine learning to automatic evaluation functions under the proposed system structure is also proposed.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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pp.413-414
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2019
최근 프로그래밍 교육의 중요성이 강조되고 있지만 수업시수 문제로 학교 수업시간만으로는 성과를 거두기는 어렵다. 온라인 채점 시스템은 학생의 코드를 평가하고 피드백을 제공해주기 때문에 자기주도적인 프로그래밍 학습에 도움을 줄 것으로 생각된다. 본 연구에서는 온라인 채점 시스템을 사용해서 C 프로그래밍 기초 학습을 한 학생들을 대상으로 학생들의 제출코드와 피드백을 분석하려고 하며, 학생들의 프로그래밍 학습경험과 학습참여도 등을 조사하여 대상학생을 선정하고, 데이터를 수집하였다. 그리고 대상 학생들의 소스코드 및 피드백을 분석하여 자기주도학습 과정을 분석하고, 문제개선의 기초자료로 활용할 수 있음을 제언한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1659-1661
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2015
SW중심사회의 창의적 인재를 위한 핵심 역량 중 코딩능력에 대한 중요도가 높아지고 있다. 이러한 능력을 배양하기 위해서 학습자의 지식 형성을 웹 상에서 능동적으로 학습할 수 있는 온라인 코딩교육 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 코딩능력에 대한 효과적인 학습과 효율적인 실습을 위해 자동화된 평가가 가능한 온라인 평가(online judge) 모듈 기반의 온라인 코딩 교육 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 대학교의 C 프로그래밍 언어 수업에 적용되었으며, 시스템 상에서 166명이 학생이 46,288번의 코드 작성으로 61개의 실습과제를 수행하였다. 전체 학습자의 59.46%가 제안 시스템을 활용한 코딩 학습으로 학습 능력이 향상되었음을 응답하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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