SCRIPT: Implementing an Intelligent Tutoring System for Programming in a German University Context

📄 arXiv: 2604.16117v1 📥 PDF

作者: Alina Deriyeva, Jesper Dannath, Benjamin Paassen

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-04-17

备注: In: Cristea, A.I., Walker, E., Lu, Y., Santos, O.C., Isotani, S. (eds) Artificial Intelligence in Education. Posters and Late Breaking Results, Workshops and Tutorials, Industry and Innovation Tracks, Practitioners, Doctoral Consortium, Blue Sky, and WideAIED. AIED 2025. Communications in Computer and Information Science, vol 2590 . Springer, Cham

DOI: 10.1007/978-3-031-99261-2_16

💡 一句话要点

构建SCRIPT：德国大学Python编程智能辅导系统，支持个性化指导与研究。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 智能辅导系统 Python编程 个性化学习 生成模型 编程教育

📋 核心要点

  1. 现有编程智能辅导系统对Python支持不足，且较少关注生成模型，难以满足当前编程教学需求。
  2. SCRIPT旨在构建一个高度适应性的Python编程ITS，兼顾教学与研究，并提供灵活的提示机制接口。
  3. 该系统需在德国严格的监管环境下运行，符合欧洲数据保护条例和人工智能法案等相关规定。

📝 摘要（中文）

在编程教育中，实践和大量的练习至关重要。智能辅导系统（ITS）是一种可行的选择，即使在没有人工辅导员的情况下，也能为编程学生提供个性化的提示和建议。然而，现有的编程ITS很少支持Python编程语言，主要集中在入门编程，并且很少考虑生成模型的最新发展。我们的目标是建立一个新颖的Python编程ITS，它具有高度的适应性，既可以作为教学平台，也可以作为研究平台，提供插入提示机制的接口（例如，通过大型语言模型），并且可以在德国特别具有挑战性的监管环境中工作，即符合欧洲数据保护条例、欧洲人工智能法案和德国研究基金会的伦理框架。在本文中，我们介绍了ITS的当前状态以及未来的发展方向，并讨论了改进系统的挑战和机遇。

🔬 方法详解

问题定义：现有的智能辅导系统（ITS）在Python编程教学领域存在不足，主要体现在对Python语言的支持较少，且大多集中于入门级编程，难以满足进阶学习的需求。此外，现有系统较少利用近年来在生成模型方面的进展，缺乏智能化和个性化指导能力。同时，在德国等具有严格数据保护法规的环境下，ITS的开发和应用面临诸多挑战。

核心思路：SCRIPT项目的核心思路是构建一个高度可定制和适应性强的Python编程ITS，该系统不仅能够提供个性化的编程指导，还能作为研究平台，方便研究人员探索新的提示机制和教学方法。系统设计充分考虑了德国及欧洲地区的数据保护和伦理规范，确保合规性。

技术框架：SCRIPT系统的整体架构包含以下几个主要模块：用户界面模块（负责用户交互和代码提交），代码分析模块（负责对用户提交的代码进行语法和语义分析），提示生成模块（负责根据代码分析结果生成个性化的提示），以及知识库模块（存储编程知识和常见错误）。系统还提供API接口，方便集成各种提示机制，例如基于大型语言模型的提示生成器。

关键创新：SCRIPT的关键创新在于其高度的灵活性和可扩展性。通过提供标准化的API接口，研究人员可以方便地插入各种提示机制，例如基于规则的提示、基于案例的提示，以及基于大型语言模型的提示。这种模块化的设计使得系统能够快速适应新的编程语言和教学方法。

关键设计：SCRIPT系统在设计上注重用户体验和数据安全。用户界面简洁易用，方便学生提交代码和查看提示。系统采用严格的数据加密和访问控制机制，确保用户数据的安全性和隐私性。此外，系统还支持多种编程练习类型，包括代码补全、错误修复和代码重构等，以满足不同学习阶段的需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文主要介绍了SCRIPT系统的设计和实现，尚未提供具体的实验结果。未来的研究方向包括评估不同提示机制的效果，比较SCRIPT与现有ITS的性能，以及探索如何利用大型语言模型生成更有效的编程提示。目前处于开发阶段，性能数据未知。

🎯 应用场景

SCRIPT系统可广泛应用于大学和在线教育平台的Python编程教学。它能够为学生提供个性化的编程指导，提高学习效率和编程能力。同时，该系统也可作为研究平台，促进智能辅导系统和编程教育领域的研究进展。未来，SCRIPT有望推广到其他编程语言和学科，构建更完善的智能教育生态系统。

📄 摘要（原文）

Practice and extensive exercises are essential in programming education. Intelligent tutoring systems (ITSs) are a viable option to provide individualized hints and advice to programming students even when human tutors are not available. However, prior ITS for programming rarely support the Python programming language, mostly focus on introductory programming, and rarely take recent developments in generative models into account. We aim to establish a novel ITS for Python programming that is highly adaptable, serves both as a teaching and research platform, provides interfaces to plug in hint mechanisms (e.g.\ via large language models), and works inside the particularly challenging regulatory environment of Germany, that is, conforming to the European data protection regulation, the European AI act, and ethical framework of the German Research Foundation. In this paper, we present the description of the current state of the ITS along with future development directions, as well as discuss the challenges and opportunities for improving the system.