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„Grappa“ ist eine Middleware, die auf die Anbindung verschiedener Autobewerter an verschiedene E-Learning-Frontends respektive Lernmanagementsysteme (LMS) spezialisiert ist. Ein Prototyp befindet sich seit mehreren Semestern an der Hochschule Hannover mit dem LMS „moodle“ und dem Backend „aSQLg“ im Einsatz und wird regelmäßig evaluiert. Dieser Beitrag stellt den aktuellen Entwicklungsstand von Grappa nach diversen Neu- und Weiterentwicklungen vor. Nach einem Bericht über zuletzt gesammelte Erfahrungen mit der genannten Kombination von Systemen stellen wir wesentliche Neuerungen der moodle-Plugins, welche der Steuerung von Grappa aus moodle heraus dienen, vor. Anschließend stellen wir eine Erweiterung der bisherigen Architektur in Form eines neuentwickelten Grappa-php-Clients zur effizienteren Anbindung von LMS vor. Weiterhin berichten wir über die Anbindung eines weiteren Autobewerters „Graja“ für Programmieraufgaben in Java. Der Bericht zeigt, dass bereits wichtige Schritte für eine einheitliche Darstellung automatisierter Programmbewertung in LMS mit unterschiedlichen Autobewertern für die Studierenden absolviert sind. Die praktischen Erfahrungen zeigen aber auch, dass sowohl bei jeder der Systemkomponenten individuell, wie auch in deren Zusammenspiel via Grappa noch weitere Entwicklungsarbeiten erforderlich sind, um die Akzeptanz und Nutzung bei Studierenden sowie Lehrenden weiter zu steigern.
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.
Wir beschreiben eine Möglichkeit, Variationspunkte und deren Varianten in automatisiert bewerteten Programmieraufgaben zu spezifizieren. Solche Variationspunkte kommen bei individualisierbaren Programmieraufgaben zum Einsatz, bei denen jede Studentin und jeder Student eine eigene Variante einer Programmieraufgabe erhält. Die Varianten werden automatisch gebildet, indem an definierten Variationspunkten immer wieder andere, konkrete Werte eingesetzt werden. Schon bei sehr einfachen Aufgaben bestehen Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Variationspunkten, die bei der Wahl der konkreten Werte zu berücksichtigen sind. Zudem kann die Menge der gültigen Werte auch bei einfachen Aufgaben so groß werden, dass die vollständige Auflistung aller Wertkombinationen an Ressourcengrenzen scheitert. Die vorgestellte Spezifikation verwendet eine kompakte und für Aufgabenautoren verständliche Sprache, die eine automatische Auswahl von korrekten, den Abhängigkeiten gehorchenden Wertekombinationen ermöglicht. Die Sprache ist unabhängig von den Erfordernissen eines bestimmten Autobewerters und versetzt Frontend- und Backendsysteme in verschiedenen technischen Ökosystemen in die Lage, ausgewählte Werte einer sehr großen Wertemenge zu generieren, deren Abhängigkeiten zu prüfen, sowie ggf. bestimmte Wertbelegungen in einem benutzerfreundlichen Dialog auszuwählen. Wir unterstützen Variationspunkte mit endlichen Mengen vorzugebender diskreter Werte sowie kontinuierliche Wertebereiche, die durch eine vorzugebende Anzahl von Samples diskretisiert werden. Wir beschäftigen uns insbesondere mit der Frage, wie lange Auflistungen gültiger Wertkombinationen durch die Angabe von Ableitungsvorschriften ersetzt werden können. Ein besonderes Augenmerk legen wir auf eine redundanzfreie Beschreibung der Variantenmenge. Die Notation setzt auf XML und Javascript in der Annahme, dass diese Technologien in allen beteiligten Systemen zur Verfügung stehen können.