АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ АНАЛИЗ ТЕКСТОВ ПРОГРАММ ПРИ ПОМОЩИ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ НА ОСНОВЕ ЦЕПЕЙ МАРКОВА И МАШИН ЭКСТРЕМАЛЬНОГО ОБУЧЕНИЯ
Цифровизация экономики приводит к росту спроса на разработчиков программного обеспечения и, как следствие, к массовому характеру курсов по программированию. Целью данного исследования является разработка модуля для анализа решений автоматически сгенерированных уникальных задач по программированию в системе «Цифровой ассистент преподавателя» (ЦАП), автоматизирующей массовый курс по программированию на языке Python в РТУ МИРЭА. Для векторизации текста программы предлагается выполнить построение дерева абстрактного синтаксиса, а затем преобразовать полученное дерево в цепь Маркова. Для классификации векторных представлений текстов программ предлагается применить машину экстремального обучения - вычислительно эффективную архитектуру искусственной нейронной сети. Разметка набора данных осуществляется алгоритмом иерархической кластеризации. Применение разработанного модуля позволяет автоматически определять способ решения сгенерированных с помощью ЦАП задач. Полученные сведения о способах решения могут использоваться преподавателями в течение семестра для выявления пробелов в знаниях и навыках учащихся. Статистика, полученная от классификаторов векторных представлений текстов программ, сообщается учащимся через веб-интерфейс системы ЦАП.