基于Hadoop的高校教学质量评测系统构建与评估方法

为了确保高校教学质量评估的客观性、系统性和全面性,提出利用大数据全面服务教育评估,并基于Hadoop构建评测系统,在Hadoop分布式架构基础上,提出利用分布式算法对高校教学质量各方面进行评估。评测系统主要从学校管理质量、教师教学过程、学生的学习行为以及学业质量等4个方面对高校教学质量进行评估,自下而上划分为数据访问层、业务逻辑层和表示层,各功能子系统均采用模块化设计;针对不同大数据的特点,提出利用主成分分析法对学校管理质量大数据进行评估,采用分布式算法对教师教学过程、学生学习行为和学业质量进行评估;当数据量较小时传统单机算法运行效率较高,当数据量较大(大数据样本)时分布式算法的运行时间明显少于单机算法,且随着数据量的增大,运行效率优势越明显。

北京大学程序在线评测系统及其应用

北京大学程序在线评测系统(PIJ)是为训练ACM/ICPC国际大学生程序设计竞赛北大代表队而设计开发的,在训统的过程中发现,该系统在大学生程序设计类课程的教学中电能发挥重要作用,于是将其逐步引入相关课程的教学中,革新了程序设计类课程的教学手段和考试办法,提高了学生的学习积极性,同时也在定程度十抑制了学生在做编程作业时常见的抄袭现象。使用POJ进行辅助教学的课程包括《计算概论》, 《程序设计实习》,《数据结构》,《问题求解与程序设计》等。POJ是一个基于万维网的服务系统,其主要功能包括:用户注册和管理、题库管理、在线提交和实时评测、网上考试、讨论、邮件服务等。在网上布嚣作业题目,学生可以随时完成作业并提交获得评测,减轻了教员批改作业的负担同时增强了准确性。教员亦可在网上监督学生作业完成情况,并能就存在的问题进行解答。网上实时的编程考试,更能考察学生的动手能力,同时有助于威慑和杜绝作弊现象。为能够与兄弟院校分享笔者的教学改革成果。

在线评测系统中的源码相似度检测研究与实现

在线评测(online judge,OJ)系统是面向程序设计的源码自动评判系统,目前,许多高校将其扩展并应用到程序设计类课程的辅助教学中。如何有效地检测出源码的抄袭是其有效实施的关键问题之一。结合属性计数算法和Rabin-Karp算法对源码进行比对,提出了一种适合于OJ系统源码检测的方法,能自动地对源码进行词法和语法分析,并在比对过程中缓存相关预处理数据,进一步提高检测效率。实验结果表明:该检测方法能有效地检测出OJ系统中的源码抄袭,同时在台州学院在线程序设计综合实验平台中运行效果良好。

基于ISO/IEC 9126的Web资源质量评测系统

为了管理基于Web的信息系统的资源质量,以国际软件质量管理标准(ISO/IEC 9126)为基础,建立了Web资源质量评测系统.该系统包括多维多层次的Web资源质量评测模型(WebQM)、Web资源质量评测算法以及评测结果的鲁棒性分析.详细讨论了Web资源质量建模和应用TOPSIS算法评测Web资源质量的过程.鲁棒性分析主要研究了质量评测过程中评测参数取值对评测结果的影响,以优化Web资源质量模型和完善关键指标.

安全操作系统等级评测系统

操作系统安全性的测评是实现安全操作系统的一个极为重要的环节，如果不测评、验证所开发操作系统的安全性和该安全性的可信度，那么开发出的安全操作系统的安全性就没有任何保证。该文给出了一个自主设计的安全操作系统等级评测系统，能够对安全操作系统的安全级别进行半自动评测，也就是在操作员的参与下对操作系统的安全性等级进行量化。

人工智能技术在中医医师评测系统中的应用

在评估导学系统研究中,评估学生的学习状况并提供相应的学习指导是一个重要的问题。目前,已提出了很多评估策略。本文根据中医药学科特点提出了基于人工智能技术的学生模型,以此来评估学生的知识水平。该学生模型是基于知识点中的各种依赖关系构建的,本文利用人工智能技术的智能性,实现了基于人工智能技术的中医药学科的智能评测系统。

一个基于网络的程序自动评测系统

基于网络的分布式程序自动评测体系结构提供了一种高效、准确、适应性强的机制来实现一个评测系统 .该体系结构通过被动激活方式利用木马技术 ,保证了系统在通讯和评测过程中的安全性 ,并在评测中实现了评测程序对系统资源的零占用 ,这使得样本程序在开发和评测时处于一致的运行环境中 .该体系结构通过规则库和过滤程序的使用 ,提高了其灵活性和适应性 ,使得它可以适用于更多类型的样本程序 .在此基础上 ,实现了一套完整的应用系统 .经过多次实际应用 ,证明其具有高效。

集群式程序设计竞赛评测系统设计与开发

随着ACM国际大学生程序设计竞赛ACM-ICPC(ACM-International Collegiate Programming Contest)以及类似程序设计竞赛的发展,一种能在线接收用户提交源代码、判断程序的对错并实时将结果通知用户的在线评测系统开始流行起来。此类系统对于程序设计竞赛的赛前训练以及比赛的组织都具有十分重要的作用。通过详细介绍程序设计竞赛在线评测系统的需求、原理、设计、实现以及集群计算在该系统中的运用,总结了该系统投入使用后所表现出的优势和问题。

边缘检测在金刚石评测系统中的应用

本文着重分析了Canny算法原理,结合动态阈值改进了Canny算法,并运用在金刚石评测系统中。该系统可以自动测量出钻石的粒径,通过粒径来描述工业钻石的大小等特性参数,为简单、快速及正确地决定钻石品质的等级提供可靠依据。

基于规则库的汉字输入法自动评测系统的设计

汉字编码输入法是汉字输入电脑的主要方式。对输入法进行科学评价 ,从而帮助软件开发人员和输入法用户进行自我改进或评估 ,有其十分积极的意义。本文在实际应用基础上 ,提出了通过汉字输入系统输入规则库的建立 ,在选定的输入法状态下 ,通过计算机自动模拟汉字输入得到输入法码本 。

基于Linux的ACM在线评测系统研究

ACM竞赛是目前计算机水平最高的国际大学生程序设计竞赛,而ACM在线评测系统则是根据竞赛需求而提供的一个培训平台。由于Linux系统具有安全性高、稳定等优点,目前大部分服务器都是使用Linux系统。本文提出一个基于Linux的ACM在线评测系统,详述该系统中编译、测试、获取计算机消耗情况、返回测试结果这几种功能的具体实现。并分析该系统中可能出现恶意占用资源、恶意调用系统等不安全因素,提出相应的解决方案。该系统具有实用性强、安全性好等优点。

基于开放式云平台的开源在线评测系统设计与实现

从应用角度出发,设计并开发了基于开放云平台的开源在线评测系统。该系统从系统实现、系统搭建、平台运维及题目的获得等诸多方面解决了大学和科研机构搭建在线评测系统的困难。从理论上论证并用实际代码和实际系统检验了系统的可行性,开放了全部源代码,为在线评测系统的改进找到了新途径。

软件质量评测系统的系统集成与用户界面设计

系统集成关系到一个大型软件能否成功构建，用户界面则在很大程度上决定了系统能否为用户所接受。可见，系统集成与界面设计是决定一个软件系统成功与否的重要因素。文章将对软件质量评测系统（SQEvaluate）的上述两方面问题进行讨论。

GameOJ:一种编程能力感知的游戏化在线评测系统

编程能力是计算机相关专业学生的核心能力,对学生编程能力的培养是计算机教育领域一直关注的重要问题。在线评测系统(OJ系统)具有高效、公平和客观的特点,已成为锻炼学生编程能力的重要工具。然而,目前OJ系统仍存在以下局限性:首先,大多数OJ系统没有对学生编程能力进行知识点级别的感知和量化,导致系统适配给学生的编程题难度和学生的编程能力通常不匹配;其次,大部分OJ系统缺乏对激励策略的研究和设计。这些局限性会给学生编程动机的提升和编程能力的巩固、提高带来负面影响。鉴于此,文章设计并实现了一种编程能力感知的游戏化在线评测系统(GameOJ)。该系统采用改进的贝叶斯知识追踪模型(CC-BKT),对各个编程知识点关联的学生编程能力进行细粒度的感知和量化,同时引入了游戏化思想来设计OJ系统中的激励策略,包括游戏化元素设计和游戏化编程挑战流程设计,旨在提升学生的编程学习动机。目前,GameOJ系统已在广西大学多个计算机专业的教学班中进行了部署和应用,并收到了众多来自教师和学生的积极反馈。

一种基于ACM程序设计竞赛在线评测系统解决方案

分析了一种基于ACM程序设计竞赛在线评测系统的基本原理及系统的构成,重点阐述了程序性能评判原理及实现方法。对通信安全、资源占用等关键问题给出了相应的解决方案,主要模块给出了相应代码。

一种知识图谱增强的在线评测系统习题推荐算法研究

当前在线评测(OJ)系统中往往积累了大量的习题数据,学习者难以从海量习题数据中快捷、准确地识别出适合于自身的习题开展答题训练,只能大量地进行无差别刷题,习题与学习者的失配问题浪费了学习者大量的时间和精力,从而提升了学习者的学习成本、降低了学习效率.为此,本文提出了一种知识图谱增强的在线测评系统习题推荐算法,该方法结合了习题知识图谱,基于知识图增强推荐的多任务特征学习方法(MKR)模型完成习题推荐任务.首先,基于在线测评系统中的赛事集与习题知识体系构建习题知识图谱;其次,根据习题难度和学习者的能力水平,构建“学习者-习题”匹配矩阵;最后,利用交叉压缩单元,使用交替学习方法训练知识图谱嵌入(KGE)任务和习题推荐任务,完成学习者个性化习题推荐任务.在一个含有6919道习题、100名学习者的真实在线评测系统数据集上的实验表明,本文方法能够以84.2%的查准率完成在线评测系统学习者个性化习题推荐任务.

一种简易计算机辅助评测系统的研究与实现

在计算机语言类课程的教学中采用多阶段考核是教学改革中的一种有益尝试。结合机考,可以有效促进学生对知识单元的掌握,然而,由此产生的大量评阅工作量却是不容忽视的。简易计算机辅助评测系统在采用机考方式的前提下,使用一种动态的评测方法,对学生的程序进行自动化地评测,在很大程度上提高了评测效率,为实现多阶段考核学生各项能力提供了支撑平台。

基于深度学习人脸识别技术的课堂行为分析评测系统研究

深度学习人脸识别技术已经非常成熟,并且应用广泛,但是将深度学习人脸识别技术应用于课堂行为分析评测的研究却非常少。因此,本文提出一种基于深度学习人脸识别技术的课堂行为分析评测系统,并将该系统应用于高职院校学生专业课程课堂行为分析。课堂行为分析评测系统从学生侧脸专注度、学生抬头低头专注度、眼睛张合度专注度三个方面来判断学生是否专注听课,为课堂教学中的学生课堂行为评价提供客观评价的依据。实验证明基于深度学习人脸识别技术的课堂行为分析评测系统可以正确判断学生的课堂行为,为课堂教学学生课堂行为评价提供依据,方便课堂教学管理与实施。

一个基于模糊综合评判规则的干部评测系统

介绍了对干部进行考核的评测系统。评测信息利用光标阅读机 (OMR)自动采集 ,也可由人工录入。评测的指标体系由用户设定。系统依据模糊综合评判机制 ,提供了一种灵活通用的测评框架 ,以适应不同的评测内容。

基于数据挖掘技术的C程序设计评测系统的研究与设计

针对传统C程序设计考试的弊端,设计了一套基于数据挖掘技术的C程序设计评测系统,该系统的设计与开发能够测试出学生的真实程序设计能力,具有公平、公正性,减轻了教师出题、监考和批卷的考试任务,提高了学校的考务工作效率。此外,相比传统考试系统,新增了数据挖掘统计分析模块,实现了自动计算不同学院或班级学生的平均成绩,最高成绩,最低成绩和及格率,还实现了成绩关联属性的重要性分析,这些也有助于教学计划的制定、教学任务的实施以及教学效果的评价。