Proof Blocks is a software tool that allows students to practice writing mathematical proofs by dragging and dropping lines instead of writing proofs from scratch. Proof Blocks offers the capability of assigning partial credit and providing solution quality feedback to students. This is done by computing the edit distance from a student's submission to some predefined set of solutions. In this work, we propose an algorithm for the edit distance problem that significantly outperforms the baseline procedure of exhaustively enumerating over the entire search space. Our algorithm relies on a reduction to the minimum vertex cover problem. We benchmark our algorithm on thousands of student submissions from multiple courses, showing that the baseline algorithm is intractable, and that our proposed algorithm is critical to enable classroom deployment. Our new algorithm has also been used for problems in many other domains where the solution space can be modeled as a DAG, including but not limited to Parsons Problems for writing code, helping students understand packet ordering in networking protocols, and helping students sketch solution steps for physics problems. Integrated into multiple learning management systems, the algorithm serves thousands of students each year.


翻译:Proof Blocks是一种软件工具,允许学生通过拖放语句行而非从头编写证明来练习数学证明撰写。该工具具备分配部分分数及向学生提供解答质量反馈的能力,其实现方式为计算学生提交结果与预设解答集之间的编辑距离。本文针对该编辑距离问题提出一种算法,其性能显著优于穷举整个搜索空间的基线方法。该算法通过归约至最小顶点覆盖问题实现。我们基于多门课程中数千份学生提交结果对算法进行基准测试,结果表明基线算法不可行,而所提算法对课堂部署至关重要。该新算法亦适用于其他众多领域中求解空间可建模为有向无环图(DAG)的问题,包括但不限于编程领域的Parsons问题、帮助学生理解网络协议中数据包排序的练习,以及辅助学生构建物理问题解决步骤等。该算法已集成至多个学习管理系统,每年服务数千名学生。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
128+阅读 · 2022年4月21日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2023年6月5日
Advances and Open Problems in Federated Learning
Arxiv
18+阅读 · 2019年12月10日
VIP会员
最新内容
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
1+阅读 · 今天16:54
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
1+阅读 · 今天16:52
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
5+阅读 · 今天7:44
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:28
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:18
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:03
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
6+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
10+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
5+阅读 · 6月23日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员