Caitlin Kelleher 最新论文
Malysheva等人研究发现，提供修正后的学生代码可助助教调试速度提升29%，错误解释准确性提高30%，但主要困难源于工作记忆与认知负荷。
Kelleher等人通过数据收集训练模型预测代码谜题认知负荷，模型可于71%-79%时间内正确区分成对难题，为创建自适应学习系统提供新途径
https://hci.top/zh/authors/3773?source=all