ivdon3@bk.ru
При оценке работ студентов особенно актуальным становится анализ текстовых работы, в частности анализ программного кода. В статье рассмотрен подход для оценки динамики изменения признаков программного кода студентов. Проанализированы различные метрики программного кода и выделены ключевые: количественные, метрики сложности потока управления программы, индикатор качества TIOBE. Для определения порогового значения по каждой из метрик и их категоризации использован набор текстовых данных с исходными кодами программ, размещённых на сайте, посвящённому практическому программированию. Полученные результаты были использованы для проведения анализа программных кодов студентов с помощью разработанного сервиса, позволяющего оценить работы по ключевым признакам, увидеть динамику изменения показателей программного кода, понять положение студента в группе с точки зрения полученных значений.
Ключевые слова: машинное обучение, анализ текстовых данных, анализ программного кода, цифровой след, визуализация данных
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ