python字串比較大小的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列訂位、菜單、價格優惠和問答集

基於文本型程式開發環境建置編程歷程儀表板於程式設計教學之應用

為了解決python字串比較大小的問題，作者盧詩淳 這樣論述：

乘著大數據與人工智慧風潮，程式設計能力已成為影響學生未來競爭力的必備技能之一，程式教育的需求也隨之遽增。在程式教育教學現場，教師有難以掌握學生學習狀況的問題，往往需仰賴出作業及後續批改進行確認，但當從作業中發掘出學生問題時，往往已經錯過最佳協助時機，緩不濟急。另一方面，相較於許多研究聚焦於積木式編程模擬軟體上，文本型程式語言對於高等教育學生而言，更貼近現實程式開發環境。然而文本型程式設計的特徵資料萃取不易。為解決上述問題，本研究團隊針對臺灣北部某國立大學「Python教育資料探勘實作」課程進行實驗，修課學生共32人。並且以Jupyter Notebook為開發介面建置「教學輔助系統」。系統透

過課程專用伺服器即時收取學生撰寫程式時產生的系統操作日誌，亦整合學校課程管理系統中之考試、作業繳交等資料，並即時量化呈現於Tableau視覺化儀表板，供教師進行課程狀態的監測。研究期間共計取得118,738筆系統日誌資料。本研究從上述系統日誌及學生的程式碼中，萃取學生的學習歷程特徵，包括：執行次數、複製貼上次數、各種錯誤次數、修復錯誤耗費的時間、各種程式句型數及套件方法數等。根據這些特徵，本研究透過比較不同成績表現及不同經驗背景的學生群於這些特徵中的差異，找出學習不良的介入指標；也藉由分群分析，將有類似編輯習慣的學生組成群集，經整理出其於學習方法上之傾向並與成績做交叉比對後，可做為學生學習上的

建議。上述特徵也被用於因素分析，以探索學生在這些特徵表現背後的狀態，最終歸納出了四種狀態：「閱讀及複習程式碼」、「撰寫Python程式碼」、「嘗試釐清問題」、「建構運算邏輯」。在比較不同成績及學習方法學生處於各種狀態下之比重差異後，可作為改善教學方向的參考依據。最後本研究使用學期中累計至各週的特徵資料，建構學期成績的預測模型，並觀察這些特徵是否足以作為學習預警的依據。結果顯示，使用累計至第六週的資料，可在預測學期成績的模型中，有高達0.81準確率的表現，可判斷這些特徵確實有學習預警的潛能。