教学及考试中的C语言程序题智能评分算法.pdf

教学及考试中的C语言程序题智能评分算法 本文介绍了一种基于流程控制图（Flow Control Graph，FCG）和最近邻算法（KNN）集成的C语言程序题智能评分算法。该算法可以根据C语言的特点，计算学生答案与参考答案之间的相似度，给出评分。 引入流程控制图（FCG）匹配自动评分方法，该方法能够根据C语言的特点，计算学生答案与参考答案之间的相似度，给出评分。然后，引入最近邻（Flow Control-KNN，FC-KNN）算法来对FCG算法进行模板脱敏，在FCG的基础上，运用K临近算法根据提取的特征对程序进行评分。 实验结果证明，FCG和FC-KNN算法在独立运行时分别具有91.5%和92.3%的平均准确率，而经过融合后，算法之间实现了优势互补，准确率提升到94.0%。在独立运行的情况下，FC-KNN算法的评分效果较FCG好，准确性更高，对两种算法进行数据融合、优势互补，验证了集成后的分类模型在评分的整个过程中，均能够达到良好的分类效果，具有较高的准确率。 该算法的优点在于： 1. 能够根据C语言的特点，计算学生答案与参考答案之间的相似度，给出评分。 2. 引入流程控制图（FCG）匹配自动评分方法，能够提高评分的准确性。 3. 引入最近邻（Flow Control-KNN，FC-KNN）算法，能够进一步提高评分的准确性。 4. 该算法能够对C语言程序题进行智能评分，具有较高的准确率。 该算法的应用前景广泛，能够在教学及考试中广泛应用，提高教学质量和考试公平性。 在教学中，教师可以使用该算法来评估学生的编程能力，帮助学生更好地掌握C语言programming的技能。在考试中，该算法可以用于自动评分，减少人工评分的主观性，提高考试的公平性和公正性。 该算法是一种基于流程控制图和最近邻算法集成的智能评分算法，能够根据C语言的特点，计算学生答案与参考答案之间的相似度，给出评分，具有较高的准确率和广泛的应用前景。