May, 2024

学生软件项目评估的模糊智能系统

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TL;DR开发软件项目允许学生将知识付诸实践并培养团队合作能力。本研究介绍了一个模糊智能系统，以面向对象编程和设计课程的学术软件项目作为例子，用于评估学生项目表现。该系统通过制定评估标准，将关键参数和可适用范围识别为模糊变量，并与专家合作定义一组模糊规则，以此标准化项目评估并减少主观偏见。
发现论文，激发创造
  • 利用模糊逻辑对学生的学业成绩进行聚类

    使用模糊逻辑开发了一个用于根据教育成就对学生进行聚类的 Python 软件，该软件使用 Google Colab 云服务开发。通过分析教育数据，解决了数据挖掘的问题，通过从大量数据样本中获取教育过程的一些特征。使用经典的 K-Means 方法在两个特征空间上进行数据聚类，获得的聚类通过模糊三角形隶属函数进行描述，从而正确确定每个学生属于某个聚类的成员资格。

    Dec, 2023

  • 基于规则加权专家系统选择大学合格的教练员

    本文介绍了一种基于规则的专家系统，该系统可以自动选择合适的教师来教授某门课程，并使用决策树和多数表决算法来提高系统的准确性。在真实数据的测试中，该专家系统的准确性为 85.55%，且具有实现简单和透明的特点。

    Aug, 2022

  • 在 ODL 环境中构建一种有效的 C/C++ 入门编程课程自动化评估系统

    本文旨在探讨在 C/C++ 编程课程的介绍性阶段中建立一种有效的自动化评估系统，并提供及时反馈的必要组件。

    May, 2022

  • 评估大学生个性发展与职业准备智能系统

    探讨大学生对职业就业的准备情况，研究使用学术评估指标和智能系统以提高学生的准备性。

    Aug, 2023

  • 一个开发和评估自动讲座风格评估系统的综合框架

    开发并评估了一个综合系统，可自动评估讲座风格，为教师提供即时反馈以提高课堂质量，通过提取面部表情、身体活动、语速和语调、手部动作和面部姿势等可测量的生物特征，结合整个讲座的评分和指标，系统评估结果表明，应用不仅能提供有关讲座质量的自动化反馈，而且在某些情况下，性能超过人类观察者。

    Nov, 2023

  • 学生课程反馈的自动摘要

    本论文提出了一种新的基于整数线性规划框架的学生课程反馈摘要方法，在学生反馈语料库上的实验结果表明，该方法在 ROUGE 分数和人类评估方面优于一系列基线。

    May, 2018

  • 评估软件项目估算中的预测系统

    提出一个新的框架来进行预测系统的评估，并检验了现有的统计指标的有效性，呈现出可靠的实验结论。

    Jan, 2021

  • 使用元探索为交互式学生程序提供反馈

    在这项工作中，我们表明，探索发现错误可以作为一种元探索问题，从而使我们能够构建一个有原则的目标来发现错误和一个用于优化此目标的算法，从而提供细粒度的反馈。该方法在一组来自交互式分配的超过 700K 真正的匿名学生程序上提供了 94.3％的反馈准确性，比现有方法提高了 17.7％，准确性接近人类水平。

    Nov, 2022

  • 软件测试中的测试用例优先级模糊推理系统

    该论文介绍了一种基于模糊逻辑的新型方法，利用模糊语言变量和专家定义的模糊规则，通过建立测试用例特征和其优先级之间的关联，自动化测试用例优先级排序（TCP），以提高测试效率。实验验证结果表明，该方法能够有效地对测试用例进行排序，优化测试用例优先级排序，并减少软件测试的资源消耗。

    Apr, 2024

  • 编程课程中提供反馈的智能导师

    本研究提出了基于人工智能的编程教学智能助教，它可以回答学生的编程问题并提供准确的答案和示例，受测试的大学生认为这个工具可以成为其他课程中有用的工具。

    Jan, 2023