Computer Aided Design and Grading for an Electronic Functional Programming Exam
Notice bibliographique
Résumé
Electronic exams (e-exams) have the potential to substantially reduce the effort required for conducting an exam through automation. Yet, care must be taken to sacrifice neither task complexity nor constructive alignment nor grading fairness in favor of automation. To advance automation in the design and fair grading of (functional programming) e-exams, we introduce the following: A novel algorithm to check Proof Puzzles based on finding correct sequences of proof lines that improves fairness compared to an existing, edit distance based algorithm; an open-source static analysis tool to check source code for task relevant features by traversing the abstract syntax tree; a higher-level language and open-source tool to specify regular expressions that makes creating complex regular expressions less error-prone. Our findings are embedded in a complete experience report on transforming a paper exam to an e-exam. We evaluated the resulting e-exam by analyzing the degree of automation in the grading process, asking students for their opinion, and critically reviewing our own experiences. Almost all tasks can be graded automatically at least in part (correct solutions can almost always be detected as such), the students agree that an e-exam is a fitting examination format for the course but are split on how well they can express their thoughts compared to a paper exam, and examiners enjoy a more time-efficient grading process while the point distribution in the exam results was almost exactly the same compared to a paper exam.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».