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《南京大学》 2019年
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C/C++作业程序自动批改研究

周风顺  
【摘要】:C/C++是系统软件的主要实现语言,也大学计算机教育的核心课程。为了保证教学质量,作业程序批改是重要的环节。但随着作业数量、学生数量的增长,人工批改作业程序变得愈加困难。尤其是在兴起的MOOC平台中,选课学生人数众多,传统的批改方式难以应对。目前MOOC平台采用的测试用例反馈和同伴反馈方法在一定程度上解决了作业批改问题,但仍然面临反馈内容不足、反馈时间过长等问题,严重降低了教学效果。针对上述问题,本文提出了一种作业程序自动批改方法。该方法综合使用错误模式、程序频谱辅助缺陷定位,在此基础上,使用基于深度学习的缺陷代码自动生成技术、基于程序合成技术的修复验证方法,实现自动批改。本文的主要工作包括:1.提出基于缺陷模式与基于程序频谱的缺陷定位方法。对缺陷程序进行程序分析,得到缺陷程序的抽象语法树,并在此基础上综合使用缺陷模式、程序频谱辅助缺陷定位,得到缺陷程序中潜在的缺陷位置。2.提出了基于深度学习的修复选项生成方法。使用长短期神经网络学习正确程序中的语句结构,通过训练形成结构模型,在错误程序中潜在的缺陷位置,使用训练好的结构模型预测缺陷位置的语句结构,并扩展该结构得到所有可能的缺陷修复候选项。3.提出了基于程序合成的缺陷修复选择与验证方法。将修复候选项以选择表达式的形式替换缺陷语句,并将示例程序作为规约,使用程序合成技术,为每一处选择表达式挑选合适的修复选项以满足规约。最后将得到的修复选项替换对应的缺陷语句,生成修复后的正确程序。4.基于上述方法,本文实现了一个作业程序自动批改原型工具AutoGrader。该工具集成了深度学习工具TensorFlow和程序合成工具SKETCH,同时实现了 C/C++程序到SKETCH程序的转换。我们在32个小规模程序上进行实验,成功修复其中25个小程序,对于其中30处缺陷位置,正确预测其中21处语句结构。实验结果表明,结构模型预测具有较高的准确性、工具在作业程序批改上有较好的效果。
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