Labs monatliches Update: November 2022

Programmierungslabor

Überblick

• Code-Ähnlichkeitsprüfung
• Umgebungskonfiguration für Jupyter Notebook-Labor
• Eingabedaten für fehlgeschlagene IO-Tests

Was ist neu? 

Code-Ähnlichkeitsprüfung 

Programmierungslabore können jetzt so konfiguriert werden, dass sie automatisch die Einreichungen der Lernenden auf ähnlichen Code überprüfen. Das System vergleicht den Code in der Lösung eines Lernenden mit den Lösungen anderer Lernender und misst die Ähnlichkeit des Codes. Wenn der Code in einigen Lösungen ähnlich aussieht, wird eine Warnung angezeigt, wenn der Dozent das Labor bewertet. Der Dozent kann beide Lösungen nebeneinander öffnen, den Code vergleichen und die Lösung entweder ablehnen oder akzeptieren.

Umgebungskonfiguration für Jupyter Notebook-Labor 

Ein Autor kann eine Reihe von Softwarebibliotheken definieren, die erforderlich sind, um ein Labor abzuschließen. Ein Lernender kann schnell alle erforderlichen Bibliotheken und deren Abhängigkeiten installieren, was die Einrichtung der Laborumgebung erleichtert.

Eingabedaten für fehlgeschlagene IO-Tests 

Fehlgeschlagene Eingabe-/Ausgabetests zeigen jetzt die Informationen über die Eingabedaten an, die Fehler verursacht haben. Dies erleichtert die Diagnose von Codeproblemen.