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                                                                     Humboldt Universität Berlin, 2015 1

Automatisches Feedback zu Programmieraufgaben

Niels Pinkwart1


Eines der wiederkehrenden Probleme bei der Gestaltung von Online-Lernumgebungen für
die Programmierausbildung ist es, Nutzern sinnvolles Feedback zu ihren Lösungsversu-
chen bei Programmieraufgaben zu geben. Dies ist notwendig: Eigene Aktivität ist wichtig
für den Lernerfolg [Ko15], und gerade in selbstgesteuerten Lernszenarien sind Rückmel-
dungen für die Nutzer von immenser Bedeutung, um ihren Lernfortschritt einschätzen und
ihre weiteren Schritte planen zu können [BW95]. Problematisch ist die automatisierte Be-
rechnung von Feedback auf Lernerlösungen u.a. deshalb, weil Programmieraufgaben oft
viele verschiedene Lösungsmöglichkeiten (unterschiedlicher Qualität) haben. Es besteht
somit die Herausforderung, ein ggf. fehlerhaftes vom Nutzer geschriebenes Programm
nicht nur auf Korrektheit zu prüfen, sondern auch darüber hinaus lernförderliche Rück-
meldungen zu generieren, welche die vom Nutzer vermutlich favorisierte Lösungsstrategie
ebenso berücksichtigen wie mögliche Fehler in der aktuellen Lernerlösung. Nachfolgend
werden vier Möglichkeiten zur Generierung von Feedback vorgestellt, die auf unterschied-
lichen Prinzipien beruhen. Zu jedem Ansatz werden dabei empirische Erkenntnisse disku-
tiert.
Der erste Ansatz zielt dabei nicht primär auf Online-Lernszenarien, sondern auf klas-
                                                                                 ”
sische“ universitäre Programmierkurse. Ziel des GATE-Systems [SOP11] ist es, Studie-
rende, Tutoren und Dozenten beim Übungsbetrieb zu unterstützen. Das GATE-System
kombiniert aufgabenunabhängige Syntaxtests und aufgabenspezifische Funktionstests (als
Feedback für Studierende) mit Plagiatserkennungsverfahren (als Feedback für Tutoren).
Ergebnisse zeigen, dass sowohl Tutoren als auch Studierende Vorteile durch den Ein-
satz des Systems hatten und dass mit dem Konzept studentischer Tests vor Abgabeschluss
durchaus Qualitätssteigerungen erreicht werden konnten.

Der zweite vorgestellte Ansatz ist in der Online-Lehre verwendbar, wurde aber auch im
Rahmen von Programmierkursen an Universitäten eingesetzt und evaluiert [LP12]. Hier ist
dem System (INCOM) für jede Aufgabe eine feste Menge von Lösungsstrategien bekannt
(z.B. unterschiedliche rekursive und iterative Verfahren). Für jede dieser abstrakten Stra-
tegien lassen sich mittels bekannter allgemeiner Regeln (z.B. arithmetische Gesetze, Frei-
heiten bei Reihenfolgen von Kommandos) eine Vielzahl von korrekten Lösungsmöglich-
keiten generieren. Eine Lernerlösung wird im INCOM-System mittels einer KI-gestützten
Heuristik über eine gewichtete Constraint-Logik mit allen bekannten Lösungsstrategien
und deren Varianten verglichen, um so die Strategie zu bestimmen, die der Nutzer vermut-
lich verfolgte. Auf Basis der Unterschiede zwischen der ähnlichsten Musterlösung und der
(fehlerhaften) Lernerlösung kann dann Feedback gegeben werden.
1 Institut für Informatik, Humboldt-Universität zu Berlin, Unter den Linden 6, 10099 Berlin, niels.pinkwart@hu-

 berlin.de
Der dritte vorgestellte Ansatz setzt kollaborative Filteralgorithmen und Peer Reviews im
E-Learning ein und wurde zur Klausurvorbereitung in Informatikkursen erfolgreich ein-
gesetzt [LP09]. Ergebnisse von kontrollierten Laborstudien mit dem CiTUC-System be-
legen die grundsätzliche Eignung des Verfahrens im Sinne einer hohen Korrelation von
Peer-Review-Ergebnissen mit Expertenbewertungen von Lernerlösungen. Probleme bei
der praktischen Nutzung des CiTUC-Systems ergaben sich in der Motivation der Studie-
renden zur kontinuierlichen und sinnvollen Nutzung des Systems bei freiwilliger Teilnah-
me – vor der Klausur wurde das System jedoch intensiv verwendet und sowohl durch den
Übungsleiter als auch durch die Studierenden als hilfreich angesehen.
Im vierten vorgestellten Ansatz stehen Visualisierungen von Lösungsräumen im Mittel-
punkt. Hier wird auf die formale Analyse der Korrektheit von Lernerlösungen (insbeson-
dere der semantischen Korrektheit) komplett verzichtet. Stattdessen werden Lernerlösun-
gen und deren Zwischenschritte sowie verschiedene Musterlösungen über Ähnlichkeits-
metriken auf Basis von Codestruktur und Stichworten miteinander verglichen. Die re-
sultierenden Ähnlichkeiten werden verwendet, um den Raum aller Lösungen visuell zu
strukturieren und Nutzern so Orientierungshilfen zu geben – z.B. dahingehend, wie nah
sie an Musterlösungen sind oder ob ihre eigene Lösung ein Einzelgänger“ ist. Geeignete
                                                           ”
Feedbackmechanismen in diesem Szenario sind z.B. in [Gr14] beschrieben.


Literaturverzeichnis
[BW95] Butler, D.; Winne, P.: Feedback and Self-Regulated Learning: A Theoretical Synthesis.
       Review of Educational Research, 65 (3), 1995; S. 245-281.

[Gr14]   Gross, S. et. al.: Example-based feedback provision using structured solution spaces. Inter-
         national Journal of Learning Technology, 9(3), 2014; S. 248-280.
[Ko15] Koedinger, K. et. al.: Learning is not a Spectator Sport. In Proceedings of the Second ACM
       Conference on Learning @ Scale. ACM, New York, 2015; S. 111-120.

[LP09] Loll, F.; Pinkwart, N.: CITUC: Automatisierte Lösungsbewertung im E-Learning durch
       kollaboratives Filtern. In Tagungsband 2 der 9. Internationalen Tagung Wirtschaftsinfor-
       matik. Wien, Österreichische Computer Gesellschaft, 2009; S. 411-420.

[LP12] Le, N. T.; Pinkwart, N.: Can Soft Computing Techniques Enhance the Error Diagnosis
       Accuracy for Intelligent Tutors? In Proceedings of the 11th International Conference on
       Intelligent Tutoring Systems. Berlin, Springer, 2012; S. 320-329.

[SOP11] Strickroth, S.; Olivier, H.; Pinkwart, N.: Das GATE-System: Qualitätssteigerung durch
       Selbsttests für Studenten bei der Onlineabgabe von Übungsaufgaben? In GI Lecture Notes
       in Informatics (P-188) – Tagungsband der 9. e-Learning Fachtagung Informatik (DeLFI).
       Bonn, GI, 2011; S. 115-126.

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