Valutazione sperimentale di uno strumento software a supporto dell’apprendimento del linguaggio SQL

Abstract

Questa tesi presenta una valutazione sperimentale di LensQL, uno strumento software web progettato per supportare l’apprendimento del linguaggio SQL. SQL rappresenta una tecnologia fondamentale nei sistemi di basi di dati, ma il suo apprendimento risulta spesso complesso per gli studenti, soprattutto a causa della sua natura dichiarativa e delle difficoltà nella formulazione delle query. Il lavoro analizza le principali difficoltà incontrate durante l’apprendimento, tra cui errori sintattici, semantici e logici, evidenziando l’importanza di un feedback chiaro e tempestivo.

Lo studio si propone di valutare se LensQL possa supportare efficacemente gli studenti durante le attività di esercitazione, grazie a esercizi interattivi, feedback immediato e strumenti di learning analytics. La valutazione si basa sia su dati oggettivi raccolti dal sistema (come numero di tentativi, errori e log delle query), sia su dati soggettivi ottenuti tramite un questionario di validazione compilato dagli studenti.

I risultati mostrano che la difficoltà degli esercizi generati automaticamente è generalmente coerente con la percezione degli studenti e che esercizi più difficili richiedono un numero maggiore di tentativi. La chiarezza delle richieste risulta comparabile tra esercizi generati automaticamente ed esercizi scritti manualmente. Tuttavia, la corrispondenza tra errori previsti ed errori effettivamente commessi risulta solo parziale, evidenziando la complessità del comportamento degli studenti. Inoltre, emerge una relazione generale tra la sicurezza percepita e il numero di tentativi necessari.

Nel complesso, i risultati suggeriscono che LensQL rappresenta uno strumento promettente per il supporto all’apprendimento di SQL, grazie all’integrazione tra esercitazione, feedback e analisi dei dati. Allo stesso tempo, lo studio evidenzia alcune possibili aree di miglioramento, in particolare nei meccanismi di feedback sugli errori e nel supporto adattivo.

This thesis presents an experimental evaluation of LensQL, a web-based software tool designed to support the learning of the SQL language. SQL is a fundamental technology in database systems, yet it is often difficult for students due to its declarative nature and the complexity of query formulation. The work analyzes common difficulties encountered during SQL learning, including syntactic, semantic, and logical errors, and highlights the importance of timely and meaningful feedback.

The study investigates whether LensQL can effectively support students during practice activities by providing interactive exercises, immediate feedback, and learning analytics. The evaluation is based on both system-generated data (such as number of attempts, errors, and execution logs) and subjective data collected through a validation questionnaire completed by students.

The results show that exercises generated by the system have a level of difficulty generally consistent with students’ perceptions and require more attempts as difficulty increases. The clarity of automatically generated exercises is comparable to manually written ones. However, the correspondence between expected and actual errors is only partial, suggesting that students’ behavior is more complex than anticipated. Additionally, a general relationship is observed between students’ confidence and the number of attempts required to solve exercises.

Overall, the findings suggest that LensQL is a promising tool for supporting SQL learning, particularly due to its integration of practice, feedback, and analytics. At the same time, the study highlights areas for improvement, especially in error feedback and adaptive support mechanisms.