Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2508.01735

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 计算机与社会

arXiv:2508.01735 (cs)
[提交于 2025年8月3日 ]

标题: 上下文无关语言构造作业的难度生成因素

标题: Difficulty Generating Factors for Context-free Language Construction Assignments

Authors:Florian Schmalstieg, Marko Schmellenkamp, Jakob Schwerter, Thomas Zeume
摘要: 计算机科学学生常常在抽象理论概念上遇到困难,尤其是在理论计算机科学的入门课程中。 其中一个挑战是理解上下文无关语言及其各种表示方法。 在本研究中,我们调查了影响学生构建上下文无关文法和下推自动机的因素。 我们提出了两个可能导致难度的因素,针对语言呈现给学生的方式:自然语言表示和冗长的集合符号表示。 此外,我们提出了两个针对给定上下文无关语言结构的因素:结构的嵌套和多重性的插入。 我们使用了交互式学习系统中的被试内随机化进行了一项控制实验,测试了构建上下文无关文法和下推自动机的难度因素。 我们的结果表明,四个因素中有三个显著影响学生在解决构建上下文无关文法练习中的客观表现,而学生的主观困难程度仅部分与客观表现指标一致。 对于下推自动机任务的结果与上下文无关文法任务的结果有明显差异。 我们的变化要么影响微乎其微,要么在某些情况下甚至降低了难度。 因此,无法对下推自动机任务做出可靠的统计结论。 这些结果为能够自适应地为个别学生选择适当练习的学习系统奠定了基础。
摘要: Computer science students often struggle with abstract theoretical concepts, particularly in introductory courses on theoretical computer science. One such challenge is understanding context-free languages and their various representations. In this study we investigate factors that influence the difficulty of constructing context-free grammars and pushdown automata for context-free languages. We propose two potential difficulty generating factors targeting how a language is presented to students: representation in natural language and as a verbose set notation. Furthermore, we propose two factors targeting the structure of the given context-free language: nesting of constructs and insertion of multiplicities. We conducted a controlled experiment using within-subject randomization in an interactive learning system, testing the proposed difficulty factors for constructing context-free grammars and pushdown automata. Our results suggest that three of the four factors significantly influence students' objective performance in solving exercises for constructing context-free grammars, while students' perceived difficulties only partly align with the objective performance measures. The findings for pushdown automata tasks differed markedly from those for context-free grammar tasks. Our variations either had negligible effects or, in some cases, even reduced difficulty. Thus, no robust statistical conclusions can be made for pushdown automata tasks. The results lay foundations for learning systems that adaptively choose appropriate exercises for individual students.
评论: 将在ACM国际计算教育研究会议第V卷(ICER 2025卷1)上发表,2025年8月3日至6日,弗吉尼亚州夏洛茨维尔,美国
主题: 计算机与社会 (cs.CY) ; 形式语言与自动机理论 (cs.FL)
ACM 类: K.3.2; F.4.3; K.3.1
引用方式: arXiv:2508.01735 [cs.CY]
  (或者 arXiv:2508.01735v1 [cs.CY] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.01735
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.1145/3702652.3744201
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Florian Schmalstieg [查看电子邮件]
[v1] 星期日, 2025 年 8 月 3 日 12:23:04 UTC (962 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
cs.CY
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-08
切换浏览方式为:
cs
cs.FL

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号