【摘 要】
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程序设计语言考试中的自动化试卷评分技术因其涉及多方面的理论知识已经成为一项非常有意义的研究课题,但目前该领域,实用性好而且功能健全的系统很少。在基于程序理解和语义
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程序设计语言考试中的自动化试卷评分技术因其涉及多方面的理论知识已经成为一项非常有意义的研究课题,但目前该领域,实用性好而且功能健全的系统很少。在基于程序理解和语义分析的编程题自动评分模型中,用对完整源程序的静态分析和语义等价的转换的方法,将学生程序和作为标准答案的模板程序转化为系统依赖图,通过标准化处理,消除程序中语义等价的表达式的形式多样化,计算它们的语义相似度,应用评分策略给出学生程序的得分。已有的编程题自动评分模型评分的准确性和正确性高度依赖于模板库中题目模板程序集的完备性,而做到模板程序集的完备性十分困难。本文在原有的编程题自动评分模型的基础上,引入动态测试评分方法,将两者有效结合到一起,提出了结合静态分析和动态测试评分方法的编程题自动评分模型以完善原有的评分模型。本文对ACM Online Judge动态测试评分方法的核心进行改进,去除多余的限制,改变其评分策略,使其能够合理地与静态分析评分方法进行结合,并且更适合于普通学生上机考试;将基于静态分析和基于动态测试两种不同的编程题评分方法有效的结合,基于新的评分策略,提出了结合静态分析和动态测的编程题自动评分模型;利用改进的基于语义相似度的评分方法和动态测试评分方法的结合,提出避免冗余的模板提取方法,从学生提交的程序中为静态分析评分提取新模板程序;基于改进模型重新设计和实现了“C语言考试系统”,并对其进行了测试和实际应用的验证。基于完善后的编程题自动评分模型的“C语言考试系统”已经在哈尔滨工业大学2008年春季学期的C语言考试实际使用,取得了良好的应用效果,经过对考试结果的分析验证,证明了本文所提出模型的正确性和系统的有效性。
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