Введение 3
1. Метрика качества программы 5
1.1 Обход AST 8
1.1.1 Visitor и Listener 8
1.1.2 Различия в Visitor в ANTLR и Roslyn. 9
1.2 Упрощение AST 10
1.3 Алгоритм сопоставления AST и шаблонов 11
2. Численная модель оценки 12
2.1 Проблематика парсинга 15
2.1.1 Абстрактные синтаксические деревья 19
2.1.2 Анализ кодовых путей 20
2.1.3 Выполнение статического анализа 22
2.1.4 Правила и группы правил 23
2.1.5 Применение правил 2 5
2.1.6 Автоматическое тестирование правил 25
2.1.7 Граммемы и теоретико-множественные операторы 26
3. Реализация 29
3.1 Выбор технологий 29
3.2 Описание работы модуля 29
Заключение 31
Список использованных источников 32
Приложение

Купить

В настоящее время, значительно увеличилась роль информационных технологий в жизни людей. Современное общество включилось в общеисторический процесс, называемый информатизацией.
Одним из приоритетных направлений процесса информатизации является преподавание информационных технологий в высших учебных заведениях, при этом возникает ряд проблем как технического плана так и в плане педагогике. Ключевой из них являются перевод подготовки студентов на качественно новый уровень, отвечающий современным требованиям. Все студенты поступившие в ВУЗ имеют разную степень подготовки, как следствие и разную степень усваивания информации. Решение задач по программированию - это процесс творческий. Преподавателю нужно досконально вникать в исходный код, чтобы досконально проверить работу. На проверку домашних заданий у студентов уходит много времени, а результат далеко не одинаков. Кого-то из студентов преподаватель знает лучше, кого-то хуже. Достичь максимальной объективности в оценивании работ студентов может только машина, искусственный интеллект, который судит о знаниях по алгоритму. Примером таких систем могут служить автоматизированные системы контроля знаний, которые среди всех прочих достоинств обладают главным с точки зрения решаемых нами задач - возможностью автоматически проверять работы студентов.
Выставление оценок студентам по программированию - это процесс трудозатратный, зачастую творческий, тяжело автоматизируемый. На проверку одной и той же задачи у преподавателей уходит много времени. Эта задача монотонная и требует больших затрат у проверяющих по времени, что может негативно отразиться на качестве оценивания.
В существующих способах оценки знаний по программированию преобладает тестирование и решение задач. Тестирование позволяет выявить уровень теоретической или практической подготовки учащегося путем задания ему определенного количества вопросов с вариантами ответов, или без них. Часто в процессе тестирования необходимо давать текстовый ответ, в виде фрагмента исходного кода, который решает поставленную задачу. Методом оценки результатов тестирования служит процент правильно или частично выполненных заданий. Решение задачи по программированию требует от тестируемого знаний практической стороны дисциплины. Результат должен быть получен в форме программы, которая решает поставленную задачу. Методом оценки результатов решения задачи является сравнение выходных данных программы с эталонными. В данной статье предложен способ оценки уровня знаний по программированию, позволяющий с использованием интегральной оцен- ки кода помимо правильности решения оценить и его качество.
Целью моей дипломной работы является разработка и интеграция в интеллектуальную обучающую систему модели оценки решений задач по программированию, а также разработка на основе этой модели методов оценки исходного кода .
Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:
• Провести анализ метрик оценки программного кода
• Выделить метрики, которые принимаются в образовательных целях
• Построить определенную модель оценки на основе выбранной метрики
• Разработать программный модуль для автоматического оценивания студентов, с помощью выбранной метрики

Купить