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一种基于机器学习的程序题自动评分方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的程序题自动评分方法,包括步骤:1)获取学生程序课程作业数据,包括学生作业、作业分数信息;2)对获取到的作业进行数据预处理;3)对程序进行动态测试;4)提取程序特性;5)应用机器学习算法对程序进行静态分析;6)综合动态运行和静态分析结果,返回程序最终评分。本发明将动态测试和静态分析相结合,即使用了程序的动态测试数据又对程序本身进行分析;本发明静态分析采用了机器学习算法,无需教师提供正确参考程序进行相似度比对,减少了教学负担,避免了模板程序不唯一给批改结果带来的影响;本发明对所有的程序进行静态分析,减少动态测试全部通过,但不按题目要求编写程序而产生的误判现象。

著录项

  • 公开/公告号CN109871322A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-06-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南理工大学;

    申请/专利号CN201910078931.6

  • 发明设计人 张凌;张美丽;

    申请日2019-01-28

  • 分类号G06F11/36(20060101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人冯炳辉

  • 地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号

  • 入库时间 2024-02-19 10:19:51

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-07-05

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F11/36 申请日:20190128

    实质审查的生效

  • 2019-06-11

    公开

    公开

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