Why is big-O analysis hard? Publikationsdatum:
Zu finden in: Koli Calling 2013, 2013
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Zusammenfassungen
We are interested in increasing comprehension of how students understand big-O analysis. We conducted a qualitative analysis of interviews with two undergraduate students to identify sources of difficulty within the topic of big-O. This demonstrates the existence of various difficulties, which contribute to the sparse research on students' understanding of pedagogy. The students involved in the study have only minimal experience with big-O analysis, discussed within the first two introductory computer science courses. During these hour-long interviews, the students were asked to analyze code or a paragraph to find the runtime of the algorithm involved and invited students to write code that would in run a certain runtime. From these interactions, we conclude that students that have difficulties with big-O could be having trouble with the mathematical function used in the analysis and/or the techniques they used to solve the problem.
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Personen KB IB clear | Jens Bennedsen , Carsten Schulte | ||||||||||||||||||
Begriffe KB IB clear | Algorithmusalgorithm , Informatikcomputer science | ||||||||||||||||||
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Nicht erwähnte Begriffe | Informatik-Didaktik, Informatik-Unterricht (Fachinformatik) |
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Volltext dieses Dokuments
Why is big-O analysis hard?: Fulltext at the ACM Digital Library (: , 584 kByte; : ) |
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Beat und dieses Konferenz-Paper
Beat hat Dieses Konferenz-Paper während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Aufgrund der wenigen Einträge im Biblionetz scheint er es nicht wirklich gelesen zu haben. Es gibt bisher auch nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.