Název:
Inteligentní prostředí pro rozšiřování znalostí programování v jazyce Python formou samostudia
Překlad názvu:
Intelligent Environment for Extending Python Programming Knowledge via Self-learning
Autoři:
Krejčí, Jan ; Nosko, Svetozár (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2024
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Tato práce se zaměřuje na vytvoření inteligentního prostředí pro rozšiřování znalostí programování v jazyce Python formou samostudia. Klíčovým prvkem práce je implementace mechanismů poskytování zpětné vazby. Pro tento účel byly analyzovány možnosti a omezení velkých jazykových modelů. Vytvořený systém využívá klasifikačních modelů, které na základě analýzy studentských projektů poskytují personalizovanou zpětnou vazbu. Systém byl nasazen a testován v rámci kurzu Skriptovací jazyky na FIT VUT v Brně a měl pozitivní ohlasy od studentů. Výsledek práce představuje ucelený a funkční systém, který splnil svůj původní záměr a přispěl k efektivnějšímu a interaktivnějšímu procesu vzdělávání v oblasti programování v jazyce Python.
This thesis aims to create an intelligent environment for extending the knowledge of Python programming through self-study. A key element of this work is the implementation of feedback mechanisms. For this purpose, the capabilities and limitations of large language models have been analyzed. The developed system uses classification models to provide personalized feedback based on the analysis of student projects. The system has been deployed and tested in the Scripting Languages course at FIT BUT and received positive feedback from students. The outcome presents a comprehensive and functional system that has fulfilled its original intention and contributed to a more effective and interactive Python programming education process.
Klíčová slova:
analýza kódu; Docker; inteligentní výukový systém; jazyk Python; jazykový model; klasifikační model; poskytování zpětné vazby; Python tutor; classification model; code analysis; Docker; intelligent tutoring system; language model; providing code feedback; Python language; Python tutor
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: https://hdl.handle.net/11012/248892