ПРОБЛЕМЫ ОЦЕНКИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПО ПРОГРАММИРОВАНИЮ В ПРОЦЕССЕ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ : доклад, тезисы доклада

Описание

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Современные вызовы и перспективы молодежной науки; Петрозаводск; Петрозаводск

Год издания: 2020

Ключевые слова: automation of solving programming problems, machine learning algorithms, Semantic Network, oriented graph, e-Learning, автоматизация решения задач по программированию, алгоритмы машинного обучения, семантическая сеть, ориентированный граф, электронное обучение

Аннотация: В статье представлен анализ совокупности проблем автоматической оценки качества решения задач по программированию в системах электронного обучения. Исследованы критерии и походы к качественной и количественной оценке программного кода в задачах по программированию. Предложен способ по преобразованию программного кода в вид удобный Показать полностьюдля дальнейшей машинной обработки является построение графа из команд, содержащихся в коде - семантической сети программного кода. С помощью полученного графа становится возможным автоматически выявить алгоритмы в исследуемом программном коде, оценить связность программного кода, а как следствие, и его качество. Одним из способов выделить алгоритм в коде, является применение алгоритмов машинного обучения, поскольку код можно рассматривать как массив многомерных данных, обработка которых затруднена традиционными способами. The article presents a problem analysis of automatic assessment of the programming tasks quality solving using e-learning. The criteria and methods for evaluating the quality of software are studied. Conversion of program code into user-friendly software is provided. Using the graph obtained, it becomes possible to automatically identify the algorithms in the studied program code, evaluate its coherence, and eventually, its quality. One way to highlight the algorithm in the code is to use machine learning algorithms, since the code can be considered as an array of multidimensional data, the processing of which is complicated by traditional methods.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Современные вызовы и перспективы молодежной науки

Номера страниц: 121-125

Издатель: Международный центр научного партнерства «Новая Наука» (ИП Ивановская Ирина Игоревна)

Персоны

  • Шиков Алексей Николаевич (ФГАОУ ВО Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий механики и оптики)
  • Федоров Александр Сергеевич (ФГАОУ ВО Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий механики и оптики)

Вхождение в базы данных