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An Intelligent Tutoring System to Support Code Maintainability Skill Development
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AI
DOI：10.1109/TLT.2025.3545641.png)
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摘要
En 中文
软件工程师的任务是编写功能正确且高质量的代码。可维护性是代码质量的一个关键属性，它决定了分析、修改、重用和测试软件组件的难易程度。这一质量属性显著影响软件的寿命周期成本，有助于提高开发人员生产力和其他质量属性。因此，学术界和工业界都强调需要培训软件工程师构建可维护的软件代码。然而，代码可维护性是一个定义模糊的领域，难以教授和学习。这个问题因软件工程专业学生人数不断增加和合格教师短缺而加剧。现有教师依赖可扩展的“一刀切”教学方法，效果不佳。电子学习技术的进步可以缓解这些问题。我们的主要贡献是设计了一种新型评估题型——可维护性挑战。它整合到标准智能辅导系统（ITS）架构中，以培养分析和重构高层次代码可维护性问题的技能。我们的次要贡献包括代码可维护性知识组件模型，以及支持C#编程语言可维护性挑战的ITS实现。我们利用设计科学指导的混合方法，在两年内与本科生合作设计、开发和评估了该ITS。实证评估最终通过一项包含59名本科生的实地研究完成。我们报告了评估结果，展示了我们贡献的实用性。我们的工作支持软件工程教师在规模化地培养学生的代码可维护性技能。
Keyword:
Clean code
code maintainability
intelligent tutoring systems (ITS)
knowledge modeling
personalized e-learning
refactoring
期刊
IF:
4.9
论文数:
129
被引数:
3.0K
机构
引用论文
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