Learning Code-Edit Embedding to Model Student Debugging Behavior
作者: Hasnain Heickal, Andrew Lan
分类: cs.SE, cs.CL
发布日期: 2025-02-26 (更新: 2025-04-29)
备注: Published on the 26th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2025)
💡 一句话要点
提出基于代码编辑嵌入的模型，用于建模学生调试行为并提供个性化代码建议。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 代码编辑嵌入 学生调试行为 个性化代码建议 编码器-解码器模型 大型语言模型 编程教育 代码重建
📋 核心要点
- 现有编程教学反馈方法难以有效分析学生调试过程，阻碍了个性化教学支持工具的开发。
- 论文提出一种基于编码器-解码器的模型，学习代码编辑嵌入，捕捉学生调试行为，并利用测试用例信息微调LLM。
- 实验表明，该模型在代码重建和个性化代码建议方面表现出色，并能揭示学生调试行为中的有趣模式。
📝 摘要（中文）
在计算机科学教育中，为编程作业提供有效的反馈极具挑战性。学生通过迭代提交代码、执行代码以及利用编译器或自动评分器提供的有限反馈进行调试来解决问题。分析学生在此过程中的调试行为，可以深入了解他们的知识，并为更好的个性化支持工具提供信息。本文提出了一种基于编码器-解码器的模型，该模型学习连续学生代码提交之间的有意义的代码编辑嵌入，以捕捉他们的调试行为。我们的模型利用学生代码提交是否通过每个测试用例的信息来微调大型语言模型（LLMs），从而学习代码编辑表示。它能够提供个性化的下一步代码建议，既保持学生的编码风格，又提高测试用例的正确性。我们的模型还使我们能够分析学生的代码编辑模式，从而使用聚类技术发现常见的学生错误和调试行为。在真实的学生代码提交数据集上的实验结果表明，我们的模型擅长代码重建和个性化代码建议，同时揭示了学生调试行为中一些有趣的模式。
🔬 方法详解
问题定义：现有编程教学反馈系统难以深入理解学生的调试过程，提供的反馈往往不够个性化，无法有效帮助学生克服编程难题。学生在调试过程中产生的代码编辑行为蕴含着丰富的知识，但如何有效利用这些信息是一个挑战。现有方法难以捕捉代码编辑的语义信息，无法准确预测学生的下一步行为，也难以发现学生常见的错误模式。
核心思路：论文的核心思路是学习代码编辑的嵌入表示，将代码编辑行为映射到一个低维向量空间，从而捕捉代码编辑的语义信息。通过分析代码编辑嵌入，可以了解学生的调试策略，预测学生的下一步行为，并发现学生常见的错误模式。利用大型语言模型（LLMs）的强大表示能力，并结合测试用例的反馈信息，可以进一步提升代码编辑嵌入的质量。
技术框架：整体框架是一个编码器-解码器结构。编码器负责将连续的代码提交编码成代码编辑嵌入，解码器负责利用代码编辑嵌入进行代码重建或代码建议。框架包含以下主要模块：1) 代码编码器：将代码提交编码成向量表示；2) 代码编辑嵌入模块：学习连续代码提交之间的代码编辑嵌入；3) 代码解码器：利用代码编辑嵌入进行代码重建或代码建议；4) 测试用例反馈模块：利用测试用例的反馈信息微调LLM。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了代码编辑嵌入的概念，并设计了一种基于编码器-解码器的模型来学习代码编辑嵌入。与现有方法相比，该方法能够更有效地捕捉代码编辑的语义信息，从而更好地理解学生的调试行为。利用测试用例的反馈信息微调LLM，进一步提升了代码编辑嵌入的质量。
关键设计：论文使用了Transformer作为编码器和解码器的基本结构。损失函数包括代码重建损失和测试用例预测损失。代码重建损失用于保证代码编辑嵌入能够保留代码的信息，测试用例预测损失用于保证代码编辑嵌入能够反映代码的正确性。具体参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该模型在代码重建和个性化代码建议方面表现出色。具体性能数据未知，但论文强调该模型能够有效捕捉学生调试行为中的有趣模式，并能提供个性化的代码建议，同时保持学生的编码风格并提高测试用例的正确性。与基线模型相比，该模型在代码重建和代码建议任务上均取得了显著的提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能编程辅导系统，为学生提供个性化的代码建议和调试指导。通过分析学生的代码编辑模式，可以发现学生常见的错误和调试行为，从而为教师提供教学改进的依据。此外，该技术还可以应用于代码自动修复和代码生成等领域，提高软件开发的效率和质量。
📄 摘要（原文）
Providing effective feedback for programming assignments in computer science education can be challenging: students solve problems by iteratively submitting code, executing it, and using limited feedback from the compiler or the auto-grader to debug. Analyzing student debugging behavior in this process may reveal important insights into their knowledge and inform better personalized support tools. In this work, we propose an encoder-decoder-based model that learns meaningful code-edit embeddings between consecutive student code submissions, to capture their debugging behavior. Our model leverages information on whether a student code submission passes each test case to fine-tune large language models (LLMs) to learn code editing representations. It enables personalized next-step code suggestions that maintain the student's coding style while improving test case correctness. Our model also enables us to analyze student code-editing patterns to uncover common student errors and debugging behaviors, using clustering techniques. Experimental results on a real-world student code submission dataset demonstrate that our model excels at code reconstruction and personalized code suggestion while revealing interesting patterns in student debugging behavior.