基于编程行为的学习者人格特质识别及应用探索

• 作者: 林涛 周小涵 吴芝明 洪玫 王建 唐宁九
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 关键词: 个性化教学 人格识别 编程行为
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 教育教学研究|Education Teaching Reserch
• 页码范围: 167-172
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.19907/j.0490-6756.2021.057002

摘要

如何进行个性化的编程教学是教学实践面临的重要问题,其中,如何有效地识别编程学习者的个性是一个关键.本文提出了一种基于学习者编程行为的人格特质识别方法.具体来说,首先从多角度提取学习者编程行为特征,基于支持向量机建立分类模型,并采用多任务投票的策略来综合识别学习者的人格特质.研究表明,该方法能够较好地识别学习者的大五人格特质,在一定程度上验证了采用编程行为来识别学习者个性的可行性.此外,本文还探讨了基于编程行为的人格特质识别方法在未来编程学习、教学中的应用.