Методи автоматизації оцінювання студентських робіт з веб-технології

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПолягушко, Любов Григорівна
dc.contributor.authorКлебан, Дар’я Андріївна
dc.date.accessioned2026-01-29T09:47:20Z
dc.date.available2026-01-29T09:47:20Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractАктуальність теми. У сучасній сфері освітній проблема ефективної перевірки студентських робіт набуває особливої значущості. Викладачам доводиться перевіряти десятки студентських робіт, що потребує значних часових витрат та підвищує ризик суб’єктивності оцінювання. Окремою складністю є виявлення запозичень, адже програмний код може бути модифікований, переформатований або частково переписаний. Тому розробка автоматизованої системи оцінювання коду, здатної комплексно проаналізувати його якість та визначати схожість між роботами, є актуальним завданням для модернізації освітнього процесу. Метою роботи є створення модулів автоматизованого аналізу студентських робіт, спрямованих на визначення рівня їх схожості, оцінювання відповідності поставленому завданню, перевірку синтаксичної коректності, логічної узгодженості, ефективності та якості програмного рішення, а також інтеграція даних модулів у платформу онлайн-навчання. Завдання дослідження: • дослідити існуючі методи визначення схожості програмного коду; • дослідити інструменти, визначення схожості коду, відповідності завданню, синтаксичної коректності, логічної узгодженості, ефективності та якості програмного рішення; • порівняти досліджені інструменти та обрати найбільш ефективні серед них; • розробити модулі для автоматизованого аналізу на основі відібраних інструментів; • інтегрувати розроблені модулі в платформу онлайн-навчання та забезпечити їх коректну взаємодію з усіма елементами системи. Об’єкт дослідження є інформаційні моделі та методи автоматизованого аналізу програмного коду для оцінювання якості студентських робіт. Предметом дослідження є методи машинного навчання та статичного аналізу коду для виявлення семантичної схожості програмних текстів та оцінювання їх синтаксичної коректності, логічної узгодженості, ефективності та відповідності завданню. Практична цінність отриманих результатів полягає у створенні програмної системи, яка автоматизує процес перевірки студентських робіт, зменшує навантаження на викладачів, підвищує об’єктивність оцінювання та швидкість перевірки. Розроблене рішення може бути інтегроване у системи управління навчанням та освітні платформи. Апробація результатів дисертації. Основні положення роботи були представлені на IX Міжнародній студентській конференції «Актуальні питання та перспективи проведення наукових досліджень», 28 листопада, 2025 р., м. Рівне. Дисертація складається зі вступу, п’яти розділів та висновків. Повний обсяг дисертації становить 111 сторінок, у тому числі 90 сторінок основного тексту, 12 таблиць, 33 ілюстрації та список використаних джерел у кількості 49 найменувань. Розроблена програма призначена для автоматизованого аналізу та оцінювання студентських робіт із веб-технологій у межах платформи онлайн-навчання. Вона забезпечує визначення рівня схожості між програмними роботами студентів, а також виконання комплексного аналізу програмного коду з погляду синтаксичної коректності, логічної узгодженості, ефективності, якості реалізації та відповідності поставленому завданню. Програма реалізована у вигляді окремих модулів. Модуль виявлення схожості програмного коду здійснює аналіз поданих робіт із застосуванням моделей машинного навчання та надає кількісну оцінку рівня їх подібності. Модуль комплексного аналізу програмного коду виконує глибоку оцінку програмних рішень, формуючи структуровані результати та рекомендації. Інтеграція програми у платформу онлайн-навчання забезпечує автоматизовану обробку студентських робіт, збереження результатів аналізу в базі даних та доступ викладача до сформованих звітів. Все це дозволяє підвищити об’єктивність оцінювання, зменшити навантаження на викладачів і забезпечити прозорість процесу перевірки студентських робіт.
dc.description.abstractotherRelevance of the topic. In the modern educational sphere, the problem of efficient assessment of student work is becoming particularly significant. Teachers have to review dozens of student assignments, which requires substantial time and increases the risk of subjectivity in evaluation. An additional challenge is the detection of borrowings, as program code may be modified, reformatted, or partially rewritten. Therefore, the development of an automated code assessment system capable of comprehensively analyzing its quality and determining similarity between works is a relevant task for the modernization of the educational process. The aim of the work is to create modules for automated analysis of student assignments aimed at determining the level of their similarity, assessing compliance with the given task, checking syntactic correctness, logical consistency, efficiency, and the quality of the program solution, as well as integrating these modules into an online learning platform. Research tasks: • investigate existing methods for determining the similarity of program code; • investigate tools for determining code similarity, task compliance, syntactic correctness, logical consistency, efficiency, and the quality of the program solution; • compare the investigated tools and select the most effective among them; • develop modules for automated analysis based on the selected tools; • integrate the developed modules into the online learning platform and ensure their correct interaction with all system components. The object of the research is the information models and methods of automated program code analysis aimed at evaluating the quality of students’ works. The subject of the research is the machine learning methods and static code analysis techniques used to detect semantic similarity of program texts and to assess their syntactic correctness, logical consistency, efficiency, and compliance with the given task. Practical value of the obtained results lies in the creation of a software system that automates the process of checking student work, reduces the workload on teachers, increases the objectivity of evaluation, and speeds up the review process. The developed solution can be integrated into learning management systems and educational platforms. Approbation of the dissertation results. The main findings of the work were presented at the IX International Student Conference «Current Issues and Prospects of Conducting Scientific Research», on November 28, 2025, Rivne. The thesis consists of an introduction, five chapters, and conclusions. The total volume of the thesis is 111 pages, including 90 pages of main text, 12 tables, 33 figures, and a list of sources of 49 items.
dc.format.extent110 с.
dc.identifier.citationКлебан, Д. А. Методи автоматизації оцінювання студентських робіт з веб-технології : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Клебан Дар’я Андріївна. – Київ, 2025. – 110 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78512
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectавтоматизоване оцінювання
dc.subjectстудентські роботи
dc.subjectвиявлення схожих фрагментів програмного коду
dc.subjectкомплексний аналіз
dc.subjectUnixcoder
dc.subjectLlama 3.1
dc.subjectонлайн-навчання
dc.titleМетоди автоматизації оцінювання студентських робіт з веб-технології
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kleban_magistr.pdf
Розмір:
3.62 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ЦТЕ)
Магістерські роботи