Dergiler / Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2021 / Cilt: 9 - Sayı: 1

Türkçe Sözde Algoritma Kodu için LSTM Tabanlı Kaynak Kod Üretimi

LSTM Based Source Code Generation for Turkish Pseudo Code of Algorithm

Sayfa
104–113
Yayın Tarihi
2022-10-12
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Sonuçlar, önerilen sistemin öğrencilerin temel programlama becerilerini öğrenmeleri için yararlı olduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Öğrencilerin algoritmik düşünme ve programlama yetenekleri, okullarda ve üniversitelerde teknolojik eğitim programlarında tartışmalı ve popüler bir konudur.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu problemi çözmek için öğrencilere sözde kod ile kaynak kod arasındaki ilişkiyi analiz etme ve fark etme konusunda eğitim veren bazı araçlar vardır.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuçlar, önerilen sistemin öğrencilerin temel programlama becerilerini öğrenmeleri için yararlı olduğunu göstermektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Otomatik kod üretimi · Derin öğrenme · Uzun kısa süreli bellek

Özet

Öğrencilerin algoritmik düşünme ve programlama yetenekleri, okullarda ve üniversitelerde teknolojik eğitim programlarında tartışmalı ve popüler bir konudur. İyi bir matematiksel ve analitik geçmişe sahip olmayan öğrenciler, bilgisayar programlamayı öğrenmede zorluklar yaşayabilir. Dahası, programlama öğrenme, bireyin sözde algoritma kodu ile kaynak kodu arasında bağlantı kurması için oldukça zordur. Başka bir problem, bir program kodu yazmak için gereken zamandır. Bu problemi çözmek için öğrencilere sözde kod ile kaynak kod arasındaki ilişkiyi analiz etme ve fark etme konusunda eğitim veren bazı araçlar vardır. Bu çalışmada, Türkçe sözde kodlardan LSTM tabanlı kaynak kod üreteci olan bir derin öğrenme yöntemi önerilmiştir. Bu amaçla, Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM)'i eğitmek için veri seti olarak meslek yüksek okulundaki programlamaya giriş dersi sınavları kullanılmıştır. Kullanıcılar bir Türkçe sözde algoritma kodunu sorguladığında C # kaynak kodu üretilmektedir. Önerilen sistemin başarısını ölçmek için üretilen kaynak kodu ve öğretim elemanının kaynak kodu metin benzerlik yöntemleri ile analiz edilmiştir. Sonuçlar, önerilen sistemin öğrencilerin temel programlama becerilerini öğrenmeleri için yararlı olduğunu göstermektedir.

Abstract

Algorithmic thinking and programming abilities of students is controversial and popular issue in technological education programs in schools and universities. Students that have not best mathematical and analytical background may have difficulties in learning computer programing. Moreover, learning programming is highly difficult for a single individual to establish connection between discrete pseudo code of algorithm and source code. Another problem is required time to write a piece of program code. In order to solve this problem, there are some tools that tutor students to get analyze and realize relation between pseudo code and source code. In this study, we propose a deep learning method that is Long Short Term-Memory (LSTM) based source code generator from Turkish pseudo codes. For this purpose, we used Introduction to programming course exams in vocational high school as dataset to train LSTM. When users query a Turkish pseudo code of algorithm, C# source code is generated. In order to measure success of proposed system, generated source code and instructor’s source code is analyzed with text similarity methods. Results show that proposed system is useful for students to learn fundamental programming skills.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

İNCE, M. (2022). Türkçe Sözde Algoritma Kodu için LSTM Tabanlı Kaynak Kod Üretimi. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt: 9 - Sayı: 1, 104–113. https://ajindex.com/articles/493943

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (14)

  1. B. Robson, “Computers and viral diseases. Preliminary bioinformatics studies on the design of a synthetic vaccine and a preventative peptidomimetic antagonist against the SARS-CoV-2 (2019-nCoV, COVID-19) coronavirus,” Computers in Biology and Medicine, vol. 119, pp. 103670, 2020
  2. B. Drury, M. Roche, “A survey of the applications of text mining for agriculture,” Computers and Electronics in Agriculture, vol. 163, pp. 104864, 2019
  3. R. Warner, S. D. Sowle, and W. Sadler, “Teaching law with computers,” Rutgers Computer & Tech, vol. 24, no. 107, pp. 156-158, 1998
  4. R. P. Feynman, “Simulating physics with computers,” International Journal of Theoretical Physics, vol. 21, pp. 467-488, 1982
  5. M. Duran, T. Aytaç, “Students' opinions on the use of tablet computers in education,” European Journal of Contemporary Education, vol. 15, no. 1, pp. 65-75, 2016
  6. Y. Qian, J. Lehman, “Students’ misconceptions and other difficulties in introductory programming: a literature review,” ACM Transactions on Computing Education (TOCE), vol. 18, no. 1, pp. 1-24, 2017
  7. E. Lahtinen, K. Ala-Mutka and H. M. Järvinen, “A study of the difficulties of novice programmers,” Acm Sigcse Bulletin, vol. 37, no. 13, pp. 14-18, 2005
  8. P. H. Tan, C. Y. Ting, S. W. Ling, “Learning difficulties in programming courses: Undergraduates' perspective and perception,” in International Conference on Computer Technology and Development, 2009, pp. 42-46
  9. V. Renumol, S. Jayaprakash, and D. Janakiram, “Classification of cognitive difficulties of students to learn computer programming,” Indian Institute of Technology, vol. 12, pp. 1-12, 2009
  10. M. Egea, C. Dania, “SQL-PL4OCL: An automatic code generator from OCL to SQL procedural language,” Software & Systems Modeling, vol. 18, no. 1, pp. 769-791, 2019
  11. M. Allamanis, D. Tarlow, A. Gordon, and Y. Wei, “Bimodal modelling of source code and natural language,” in International Conference on Machine Learning, 2015, pp. 2123-2132
  12. M. Raghothaman, Y. Wei, and Y. Hamadi, “Swim: synthesizing what i mean-code search and idiomatic snippet synthesis,” in IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE), 2016, pp. 357-367
  13. J. Galenson, P. Reames, R. Bodik, B. Hartmann, and K. Sen, “Codehint: dynamic and interactive synthesis of code snippets,” in International Conference on Software Engineering, 2014, pp. 653-663
  14. T. T. Nguyen, A. T. Nguyen, H. A. Nguyen, and T. N. Nguyen, “A statistical semantic language