基于深度学习的学生程序设计能力评价方法

AITNT
正文
推荐专利
基于深度学习的学生程序设计能力评价方法
申请号:CN202410963395
申请日期:2024-07-18
公开号:CN118863651A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的学生程序设计能力评价方法,包括如下步骤:收集学生编程作业源代码并进行清洗,得到样本数据集,其中,所述样本数据集的标签为人工对所述源代码进行评分的结果;使用CodeBERT模型或者Word2vec模型对样本数据集中的源代码进行向量化处理,将源代码转变成词向量特征序列;设计学生程序设计能力评估模型并利用样本数据集进行训练和测试,得到训练好的学生程序设计能力评估模型;使用训练好的学生程序设计能力评估模型对学生程序设计源代码进行分类,得到对应的评分结果。该基于深度学习的学生程序设计能力评价方法能够高效准确地评估学生的编程能力,优化教学资源分配,并提升教学质量。
技术关键词
能力评价方法 能力评估模型 学生 样本 对源代码 滤波器 序列 标签 机器学习模型 数据 编程 生成特征 编码器 注意力机制 表达式 资源分配 格式化 指示器 程序
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于知识图谱的招聘岗位课程体系推荐方法及系统
实体 三元组 推荐方法 自定义词 知识图谱构建
2
一种设备不变性增强的多模态深度学习模型及其应用
音频编码器 深度学习模型 音频特征 采集设备 池化特征
3
一种环境光亮度自适应调节方法
环境光亮度 环境亮度值 序列 标签 动态
4
基于模块化网络的动态视角视频生成方法和装置
转换器 噪声 大语言模型 注意力机制 视频生成方法
5
一种自然资源监测图斑的采集方法及系统
遥感影像分割 多波段 样本 切片 自然资源
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号