【摘 要】
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针对传统编程题自动评分方法不能准确衡量学生程序与参考答案之间的接近程度等问题,提出了一种基于二元模糊匹配的编程题智能评分方法。第一元为结构匹配,检测学生程序在变量
【机 构】
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渤海大学信息科学与技术学院,渤海大学工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61602056),辽宁省自然科学基金(20180550525),渤海大学教学改革研究项目(BDJG2016YA01)
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针对传统编程题自动评分方法不能准确衡量学生程序与参考答案之间的接近程度等问题,提出了一种基于二元模糊匹配的编程题智能评分方法。第一元为结构匹配,检测学生程序在变量声明、数据输入、函数调用、控制结构等方面与参考答案的相似程度,目的是快速判断学生程序中是否存在关键的采分点。第二元为词语匹配,首先进行词频统计,以确定每个词的权重。然后,分别构造学生程序与参考答案的向量空间模型,并计算两者的余弦相似度,来作为评判词语相似的依据。最终的分数由结构相似度和词语相似度的加权分数计算得出。由于该二元匹配方法不关心程序中结
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