Refine
Document Type
- Report (3) (remove)
Language
- German (3)
Has Fulltext
- yes (3)
Is part of the Bibliography
- no (3)
Keywords
- ProFormA (3) (remove)
Institute
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.
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.