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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.
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.