壽周翔+魯文科

隨著計算機(jī)的大量普及，高校的日常管理效率顯著提高，但在教學(xué)管理上，效率改變還不是十分明顯，特別是針對計算機(jī)專業(yè)學(xué)生的作業(yè)評分還是完全人工的方式，教師需要花大量的時間和精力在作業(yè)批改上，且評分主觀性大，效率低。如何改變這一現(xiàn)狀呢？能不能采用算法來提高評分的客觀性，減少主觀性呢？針對上述問題，筆者提出了借助教育云平臺（ITbegin）的作業(yè)自動評分技術(shù)，以期幫助教師減少作業(yè)批改時間，降低評分主觀性，提高工作效率。

ITbegin云教育平臺作業(yè)自動評分

ITbegin是一個云教育平臺，它已集成了編程知識庫、在線編程、在線運行、實時互動等多項要素。同時，該平臺已具備整合在線作業(yè)自動評分的兩個條件：①能支撐各種語言編譯。②能實現(xiàn)程序的運行并取得結(jié)果。因此，我們只要實現(xiàn)評分的正確性、客觀性，便能完成作業(yè)的自動評分。所以，我們需要建立一個評分模型來驗證評分的正確性、客觀性。

評分模型

從正確性、客觀性出發(fā)，代碼運行正確、代碼運行結(jié)果與答案結(jié)果匹配、代碼與答案代碼匹配、做作業(yè)時的敲鍵次數(shù)、做作業(yè)時的運行次數(shù)等五個指標(biāo)會影響評分。

評分模型設(shè)計可分為嚴(yán)格型、標(biāo)準(zhǔn)型、寬松型三種，教師可以根據(jù)不同的評分模型進(jìn)行評分。

嚴(yán)格型的評分模型必須代碼運行正確，且代碼運行結(jié)果與答案結(jié)果完全匹配（如表1）。

標(biāo)準(zhǔn)型的評分模型必須代碼運行正確，降低代碼與答案代碼匹配的權(quán)重，提高代碼與答案代碼匹配的權(quán)重（如表2）。

寬松型的評分模型中，代碼運行正確不是唯一標(biāo)準(zhǔn)，所以會提高敲鍵次數(shù)、運行次數(shù)的權(quán)重（如表3）。

作業(yè)自動評分的技術(shù)分析

評分模型各指標(biāo)需要使用各種算法去匹配，這里主要介紹運行結(jié)果算法和代碼相似度算法。

1.運行結(jié)果算法分析

由于程序運行的結(jié)果一般都以字符串的形式出現(xiàn)，所以可以將代碼運行的結(jié)果字符串與答案運行的結(jié)果字符串進(jìn)行相似度比較。運行結(jié)果算法常采用距離算法來比較作業(yè)的運行結(jié)果與答案的運行結(jié)果。

距離算法是指從原串轉(zhuǎn)換到目標(biāo)串所需要的最少插入、刪除和替換的操作次數(shù)。它們的距離越大，說明它們越不同。

將字符串1轉(zhuǎn)成字符串2的距離算法說明如表4所示。

距離算法過程：

（1）如果字符串1或字符串2長度為0，則返回另一個字符串的長度。

（2）初始化（字符串1長度+1）*（字符串2長度+2）的矩陣m，矩陣的下標(biāo)從零開始。

（3）掃描整個矩陣，如果str1 [i]==str2[j]，則temp=0，否則temp=1，然后矩陣m[i][j]=（上方值+1，左邊值+1，左上方值+temp）三者的最小值。

（4）掃描完后，返回矩陣m的最后一個值是它們的距離。

（5）相似度的計算公式：相似度=1-（距離/兩字符串的最大長度）。例如，abc和abcd的相似度為1-（1/4）=0.75。

2.代碼相似度算法分析

由于代碼中可能存在英文或中文的單詞，所以筆者在代碼相似度算法中，基于Lucene實現(xiàn)了中英文分詞。Lucene提供了幾個常用的分詞器，如StandardAnalyzer（標(biāo)準(zhǔn)分析器，去除標(biāo)點符號）、IKAnalyzer（一個獨立的開源中文分詞工具包，提供了語義級的分詞，更加智能）等。

相似度計算可以用向量空間模型，向量可以解釋為一組坐標(biāo)，一個坐標(biāo)表示空間中的一個點，而向量本身是從空間原點到該點的向量。兩個向量的夾角越小，方向就越一致，相似度就越高，夾角的計算用余弦公式。

相似度算法過程：

（1）字符串分詞（如上頁表5）。

（2）合并分詞集合并計算每個詞的相似度（值為0～1之間，如上頁表6）。

（3）計算各點的向量（如上頁表7）。

（4）用余弦定理計算相似度。

相似度=sum/Math.sqrt （s1*s2）=0.73706。

作業(yè)自動評分的技術(shù)實現(xiàn)

作業(yè)自動評分技術(shù)采用Java語言編寫及實現(xiàn)。

1.運行結(jié)果算法實現(xiàn)

核心代碼如上頁圖1所示。

2.代碼相似度算法實現(xiàn)

核心代碼如圖2所示。

作業(yè)自動評分技術(shù)的優(yōu)點

（1）高效率。作業(yè)由原來的人工評分變?yōu)橛嬎銠C(jī)自動評分，大大縮短了教師批改作業(yè)的時間，提高了他們的工作效率。

（2）客觀性。作業(yè)自動評分以評分模型為標(biāo)準(zhǔn)，評分較客觀，適用于所有學(xué)生。

（3）公平性。作業(yè)自動評分減少了人為的主觀因素，提高了評分的公平性。

作者簡介：壽周翔（1974—），男，浙江省諸暨市人，碩士研究生，講師，主要研究方向為人工智能。

基金項目：浙江省教育技術(shù)研究規(guī)劃課題（項目編號：JB049）；浙江省高等教育教學(xué)改革項目（項目編號：jg2015244）。