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Ein Autobewerter für von Studierenden eingereichte Programme führt die im ProFormA-Aufgabenformat sequentiell spezifizierten "Tests" aus, um die Einreichung zu prüfen. Bzgl. der Interpretation und Darstellung der Testausführungsergebnisse gibt es derzeit keinen graderübergreifenden Standard. Wir beschreiben eine Erweiterung des ProFormA-Aufgabenformats um eine Hierarchie von Bewertungsaspekten, die nach didaktischen Aspekten gruppiert ist und Referenzen auf die Testausführungen besitzt. Die Erweiterung wurde in Graja umgesetzt, einem Autobewerter für Java-Programme. Je nach gewünschter Detailaufschlüsselung der Bewertungsaspekte müssen in der Konsequenz Testausführungen in Teilausführungen aufgebrochen werden. Wir illustrieren unseren Vorschlag unter Einsatz der Testwerkzeuge Compiler, dynamischer Softwaretest, statische Analyse sowie unter Einsatz menschlicher Bewerter.
Wir beschreiben und belegen anhand eines Pilotprojekts in einer zweiten Grundschulklasse, dass Informatik in der Grundschule das Potential hat, fächerübergreifend Kompetenzen in fast allen Fächern des Grundschulkanons zu fördern. Wir erläutern mehrere Unterrichtseinheiten eines ScratchJr-Einsatzes und dokumentieren positive Wirkungen auf vielfältige Kompetenzen, die Kinder im Grundschulalter erwerben sollen. Der Beitrag stellt einen Erfahrungsbericht und qualitative Ergebnisse zur Verfügung. Eingesetzte Arbeitsmaterialien werden online zur Verfügung gestellt. Die bisherigen positiven Erfahrungen haben uns veranlasst, die Arbeit mit ScratchJr in der Pilotklasse auf mehrere Monate auszudehnen.
Die automatisierte Bewertung studentischer Übungsabgaben in Programmieren-Lehrveranstaltungen weist Parallelen zum automatisierten Test in der professionellen Softwareentwicklung auf. Allerdings muss ein Autobewerter (Grader), um lernförderlich zu sein, andere Zielsetzungen erfüllen als üblicherweise im professionellen Softwaretest eingesetzte Analyse- und Testwerkzeuge. Dieser Beitrag identifiziert wesentliche Unterschiede und beschreibt, wie sich diese Unterschiede in dem an der Hochschule Hannover entwickelten und seit mehreren Jahren im Einsatz befindlichen Autobewerter "Graja" niederschlagen.
Automatisiert bewertbare Programmieraufgaben dienen Studierenden zum Einüben von Programmierfertigkeiten. Die Verfügbarkeit von mehreren verschiedenen Aufgaben, die denselben Stoff abdecken, ist für verschiedene Zwecke hilfreich. Eine Programmieraufgabe lässt sich durch Einführung von Variationspunkten variabel gestalten. Die hierbei entstehende Aufgabenschablone ist Ausgangsbasis der sogenannten Materialisierung, der automatischen Generierung konkreter Aufgaben. Der vorliegende Beitrag stellt ein Datenmodell mit dem Ziel vor, sowohl die Auswahl von Variationspunktwerten als auch die automatische Materialisierung auf verschiedenen Systemen in verschiedenen Programmiersprachen zu unterstützen. Das vorgeschlagene Datenformat ermöglicht Lernmanagementsystemen die Unterstützung variabler Programmieraufgaben bei gleichzeitiger Unkenntnis des eingesetzten Autobewerters.
Automatisiert bewertbare Programmieraufgaben definieren Tests, die auf Einreichungen angewendet werden. Da Testergebnisse nicht mit Bewertungsergebnissen gleichzusetzen sind, schlagen wir ein Beschreibungsformat vor, das Testergebnisse auf Bewertungsergebnisse abbildet. Lehrkräfte können die Abbildungsvorschrift an ihren Lehrkontext anpassen. Der Vorschlag ist unabhängig von den beteiligten Autobewertern, von den eingesetzten Benutzungsschnittstellen und von der zu lernenden Programmiersprache einsetzbar. Das Format basiert auf verschachtelten Bewertungskategorien, welche um ein Nullifikationen-Konzept ergänzt werden. Letzteres sucht einen Ausgleich im Spannungsfeld zwischen einem für Studierende einfach verständlichen Bewertungsergebnis und den Eigenarten der eigentlich nicht für Bewertungszwecke erfundenen, nichtsdestotrotz regelmäßig und sinnvollerweise für Bewertungszwecke eingesetzten Softwarewerkzeuge.
Automatisiert bewertbare Programmieraufgaben definieren Tests, die auf Einreichungen angewendet werden. Da Testergebnisse nicht mit Bewertungsergebnissen gleichzusetzen sind, schlagen wir ein Beschreibungsformat vor, das Testergebnisse auf Bewertungsergebnisse abbildet. Lehrkräfte können die Abbildungsvorschrift an ihren Lehrkontext anpassen. Der Vorschlag ist unabhängig von den beteiligten Autobewertern, von den eingesetzten Benutzungsschnittstellen und von der zu lernenden Programmiersprache einsetzbar. Das Format basiert auf verschachtelten Bewertungskategorien, welche um ein Nullifikationen-Konzept ergänzt werden.
Ein Schnittstellen-Datenmodell der Variabilität in automatisch bewerteten Programmieraufgaben
(2018)
Automatisch bewertete, variable Programmieraufgaben stellen besondere Schnittstellenanforderungen an Autobewerter (Grader) und Lernmanagementsysteme (LMS). Um Wiederverwendung von Aufgaben über Systemgrenzen hinweg zu begünstigen, schlagen wir vor, Aufgabenschablonen durch eine von allen beteiligten Systemen genutzte Middleware zu instanziieren und dabei Variabilitätsinformationen in einem Schnittstellen-Datenmodell zu transportieren. Wir stellen ein solches Datenmodell vor, welches für die Grader-unabhängige Kommunikation mit LMS ausgelegt ist und beispielhaft im Autobewerter Graja implementiert wurde. Zudem wird eine Dialogkomponente für die manuelle Werteauswahl vorgestellt, die auch bei großen Wertemengen effizient und Grader-unabhängig einsetzbar ist. Die Eignung des Dialogs und des Datenmodells wird anhand eines typischen Bewertungsszenarios diskutiert.
Wir führen schrittweise in den Einsatz einer Java-Bibliothek ein, um Variationspunkte und deren Wertemengen in automatisiert bewerteten Programmieraufgaben zu spezifizieren und als XML-Datei zu exportieren. Solche Variationspunkte kommen bei individualisierbaren Programmieraufgaben zum Einsatz, bei denen jede Studentin und jeder Student eine eigene Variante einer Programmieraufgabe erhält.
Automatische Bewertungssysteme für Programmieraufgaben (Grader) sind komplexe Softwaresysteme. Automatisch ausführbare Regressionstests können kostengünstig potenzielle Fehler im Grader aufdecken. Im vorliegenden Beitrag soll beschrieben werden, wie Musterlösungen als Eingabedaten für automatische Regressionstests fungieren können. Es geht also um die Vorstellung einer Lösung eines Software Engineering Problems für E-Learning-Systeme. Wir betrachten, welche Eigenschaften des ProFormA-Aufgabenformats für automatische Regressionstests genutzt werden können und schlagen Erweiterungen des Formats vor. Der Beitrag beschreibt die beispielhafte Implementierung eines automatischen Black Box Systemtests für den Autobewerter Graja und geht dabei u. a. auf die Gestaltung eines Record-Playback-Vorgehens, auf einen unscharfen Soll-Ist-Vergleich sowie auf die Frage der Lokalisierbarkeit von entdeckten Regressionen ein.
In diesem Bericht wird der Autobewerter Graja für Java-Programme vorgestellt. Wir geben einen Überblick über die unterstützten Bewertungsmethoden sowie die beteiligten Nutzerrollen. Wir gehen auf technische Einzelheiten und Randbedingungen der in Graja eingesetzten Bewertungsmethoden ein und zeigen die Einbindung von Graja in eine technische Gesamtarchitektur. An einem durchgehenden Beispiel stellen wir die Struktur einer Programmieraufgabe sowie die von Graja unterstützten Feedback-Möglichkeiten dar. Informationen zum bisherigen Einsatz des Graders runden den Bericht ab.