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In the present paper we sketch an automated procedure to compare different versions of a contract. The contract texts used for this purpose are structurally differently composed PDF files that are converted into structured XML files by identifying and classifying text boxes. A classifier trained on manually annotated contracts achieves an accuracy of 87% on this task. We align contract versions and classify aligned text fragments into different similarity classes that enhance the manual comparison of changes in document versions. The main challenges are to deal with OCR errors and different layout of identical or similar texts. We demonstrate the procedure using some freely available contracts from the City of Hamburg written in German. The methods, however, are language agnostic and can be applied to other contracts as well.
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 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.