Fuzzy Intelligent System for Student Software Project Evaluation

要約

ソフトウェア プロジェクトの開発により、学生は知識を実践し、チームワーク スキルを身につけることができます。
ただし、プロジェクト指向のコースで学生の成績を評価することは、特にクラスの規模が大きくなるにつれて、重大な課題を引き起こします。
現在の論文では、例としてオブジェクト指向プログラミングと設計コースを使用して学術ソフトウェア プロジェクトを評価するために設計されたファジィ インテリジェント システムを紹介します。
評価基準を確立するために、まず学生プロジェクト チーム (n=31) と教員 (n=3) を対象にアンケートを実施し、主要なパラメーターとその適用範囲を特定しました。
選択された基準 (クリーンなコード、継承の使用、および機能) は、学術ソフトウェア プロジェクトの品質を評価するために不可欠なものとして選択されました。
これらの基準は、対応するファジー セットを持つファジー変数として表現されました。
教授 1 名とコース講師 2 名を含む 3 名の専門家と協力して、ファジィ推論システム用の一連のファジィ ルールを定義しました。
このシステムは入力基準を処理して、プロジェクトの成功を定量化できる尺度を生成します。
このシステムは、プロジェクトの評価の自動化において有望な結果を実証しました。
私たちのアプローチはプロジェクトの評価を標準化し、手動による採点における主観的な偏見を減らすのに役立ちます。

要約(オリジナル)

Developing software projects allows students to put knowledge into practice and gain teamwork skills. However, assessing student performance in project-oriented courses poses significant challenges, particularly as the size of classes increases. The current paper introduces a fuzzy intelligent system designed to evaluate academic software projects using object-oriented programming and design course as an example. To establish evaluation criteria, we first conducted a survey of student project teams (n=31) and faculty (n=3) to identify key parameters and their applicable ranges. The selected criteria – clean code, use of inheritance, and functionality – were selected as essential for assessing the quality of academic software projects. These criteria were then represented as fuzzy variables with corresponding fuzzy sets. Collaborating with three experts, including one professor and two course instructors, we defined a set of fuzzy rules for a fuzzy inference system. This system processes the input criteria to produce a quantifiable measure of project success. The system demonstrated promising results in automating the evaluation of projects. Our approach standardizes project evaluations and helps to reduce the subjective bias in manual grading.

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