Affiliation:
1. KASTAMONU ÜNİVERSİTESİ
2. HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Bir programlama süreci içerisinde karşılaşılan olumsuz durumlara hata; hataların fark edilmesi, aranması, bulunması, çözümlenmesi ve tekrar oluşmaması için önlem alınması işlemlerine hata ayıklama denir. Bir programlama sürecinde farklı türde hatalar (derleme zamanı hataları, çalışma zamanı hataları ve mantık hataları) ile karşılaşılmaktadır. Her hata farklı özelliklere sahip olmakla birlikte bireylerin hata giderirken sergiledikleri davranışlar araştırmalarda ilgi çekicidir. Hata ayıklarken bireylerin bilişsel performanslarına ilişkin çıkarım yapmak için göz izleme yöntemi kullanılır. Araştırmalarda kullanılan göz hareket metrikleri birbirlerinden farklıdır ve neden kullanıldığına yönelik belirsizlik vardır. Bu çalışmanın amacı farklı türde hata ayıklamada önemli göz hareketlerinin belirlenmesidir. Araştırmaya mesleki ve teknik liselerin Bilişim Teknolojileri Bölümlerinde okuyan 51 öğrenci katılmıştır. Öğrencilerin hata ayıklama performanslarını belirlemek için Hata Ayıklama Performansı Testi kullanılmıştır. Göz hareketlerini belirlemek için Gazepoint GP3 göz izleme aracı kullanılmıştır. Araştırmanın analizlerinde ilgi alanları belirlenmiş ve göz hareketleri, makine öğrenmesinde kullanılan öznitelik belirleme yöntemlerinden olan Bilgi Kazancı ve Gini Katsayısı ile incelenmiştir. Araştırma sonucunda öğrencilerin farklı türde hata ayıklarken sergiledikleri önemli göz hareketlerinin hata türlerinin özelliklerini yansıttığı belirlenmiştir. Son olarak, bu sonuca göre önerilerde bulunulmuştur.
Publisher
Gazi Egitim Faukeltesi Dergisi
Reference44 articles.
1. Ahmadzadeh, M., Elliman, D., and Higgins, C. (2005). An analysis of patterns of debugging among novice computer science students. ACM SIGCSE Bulletin, 37(3), 84–88. https://doi.org/10.1145/1151954.1067472
2. Akçay, A., ve Altun, A. (2021). Hata ayıklama performansı testi geliştirme: Geçerlik ve güvenirlik çalışması. Erzincan University Journal of Education Faculty, 23(3), 667-685. https://doi.org/10.17556/erziefd. 815922
3. Baig, Z. A., Shaheen, A. S., and AbdelAal, R. (2012). One-dependence estimators for accurate detection of anomalous network traffic. International Journal for Information Security Research, 2(4), 202–210. https://doi.org/10.20533/ijisr.2042.4639.2012.0025
4. Bednarik, R., and Tukiainen, M. (2004). Visual attention and representation switching in Java program debugging: A study using eye movement tracking. In E. Dunican ve T. R. G. Green (Eds.), Proceedings of 16th Workshop of Psychology of Programming Interest Group (ss. 159–169). Berlin, Germany: Springer. https://www.ppig.org/papers/2004-ppig-16th-bednarik/
5. Bednarik, R., and Tukiainen, M. (2005). Effects of display blurring on the behavior of novices and experts during program debugging. In G. van der Veer (Ed.), CHI 2005 Conference on Human Factors in Computing Systems (ss. 1204–1207). New York, USA: Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/1056808.1056877