蒙塔西尔·霍克
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2020年–今天
2024 【c7】 蒙塔西尔·霍克 , 杨石 , 朱霍·莱诺宁 , 达米洛拉·巴巴洛拉 , 科林·F·林奇 , 托马斯·W·普莱斯 , 比塔·阿克拉姆 :
使用机器学习模型检测CS1课程中ChatGPT生成的代码提交。 SIGCSE(一) 2024 : 526-532 【c6】 蒙塔西尔·霍克 , 杰西卡·范登伯格 , 布拉德福德·W·莫特 , 詹姆斯·莱斯特 , 纳杰斯·诺鲁齐 , 比塔·阿克拉姆 :
程序设计入门课程中基于注意力的错误自动识别。 SIGCSE(2) 2024 : 1680-1681 【c5】 Rose Niousha公司 , 蒙塔西尔·霍克 , 比塔·阿克拉姆 , 纳日-诺鲁齐 :
在CS1编程练习中使用大型语言模型提取知识组件。 SIGCSE(2) 2024 : 1762-1763 2023 【c4】 蒙塔西尔·霍克 , 杨石 , 朱霍·莱诺宁 , 达米洛拉·巴巴洛拉 , 科林·F·林奇 , 比塔·阿克拉姆 :
在CS1课程中检测ChatGPT生成的代码。 AIED有限责任公司 2023 : 53-63 【c3】 蒙塔西尔·霍克 , 迷人的红辣椒 , 梅利卡·艾哈迈迪·兰杰巴尔 , 彼得·布鲁西洛夫斯基 , 比塔·阿克拉姆 :
SANN:使用具有优化子树提取的注意力神经网络编程代码表示。 CIKM公司 2023 : 783-792 【c2】 蒙塔西尔·霍克 , 彼得·布鲁西洛夫斯基 , 比塔·阿克拉姆 :
程序设计入门课程中可解释学生表现预测模型的分析。 EDM公司 2023 2021 【c1】 蒙塔西尔·霍克 , 普罗米拉·哈克 , 穆罕默德·纳齐姆·乌丁 :
使用深度学习方法对孟加拉语进行情感分析。 通信2 2021 : 140-151
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