System automatyzacji przeprowadzania i oceniania sprawdzianów studenckich

• Autorzy: Hirsz B. , Babicz S.

Warianty tytułu

EN

Automatic system for students’ exams

• Konferencja: XXVII cykl seminarów zorganizowanych przez PTETiS Oddział w Gdańsku ZASTOSOWANIE KOMPUTERÓW W NAUCE I TECHNICE 2017 (XXVII; 2017; Gdańsk, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł prezentuje system pozwalający na przeprowadzenie sprawdzianów studenckich w wersji papierowej oraz na komputerach. Kluczowym aspektem systemu jest moduł umożliwiający przeprowadzenie oraz sprawdzenie tradycyjnego testu, którego pytania będą losowane z utworzonej wcześniej bazy (lub kilku baz) pytań. Trzema głównymi zadaniami aplikacji są następująco: generacja i edycja testów oraz zapisywanie ich w bazie pytań, generowanie wersji testu (na podstawie stworzonej uprzednio bazy pytań) wraz z losowaniem kolejności pytań i odpowiedzi, pogląd statystyk indywidualnych oraz grupowych po ewaluacji danego testu. Program umożliwia również przeprowadzenie sprawdzianu na komputerze (poprzez stronę internetową) dzięki możliwości generowania quizów w formie odczytywalnej przez platformę Moodle. Aplikacja do odczytywania i ewaluacji sprawdzianów w wersji papierowej pozwala na odczyt danych studenta (numeru indeksu) oraz wypełnionych odpowiedzi i sprawdzenie ich poprawności na podstawie pobranego z serwera mapowania odpowiedniego dla danej wersji testu.

EN

The article presents a system for automatic carrying on students’ exams in paper version or on computers. The main aspect of the system is a module that enables performing a traditional paper test, where questions will be randomly chosen from a previously created XML database (or several bases). The three main tasks of the application are: generating and editing tests and saving them into base, generating test versions (based on previously created question base) with random questions and answers, viewing individual and group statistics after evaluation of a test. The test questions are printed on A4 paper. Student set the answers on other piece of paper in special form created by program. The smartphone application (for Android and iOS) enables automatic reading the answers and student index number. The functionality is provided by Otsu thresholding, edge detection and Tesseract algorithm (in case of index number detection). The answers are checked by mapping the test version. Detecting test version is realized by QR code. The program also allows conducting a quiz on computer (via the website) by the Moodle platform. The Moodle platform can use exactly the same questions and answers by importing them from program by special XML file.

Słowa kluczowe

PL

aplikacja; moodle; test; OCR; OMR

EN

OCR; OMR; moodle

• Wydawca: Wydział Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Rocznik: 2017
• Tom: Nr 57
• Strony: 25--28
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Hirsz B.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki, Katedra Metrologii i Optoelektroniki tel.: [phone]

autor

Babicz S.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki, Katedra Metrologii i Optoelektroniki tel.: [phone]

Bibliografia

• 1. Horst B. P., Shen-pei W.: Handbook of Character Recognition and Document Image Analysis, World Scientific, Singapore 2000.
• 2. Goodfellow I. J., Bulatov Y., Ibarz J., Arnoud S., Shet V.: Multi-digit Number Recognition from Street View Imagery using Deep Convolutional Neural Networks, ICLR 2014 International Conference on Learning Representations, 14 – 16 kwietnia, 2014, Banff, Kanada, 6082.
• 3. Stehno B., Alexander E., Retti G.: Automated Encoding of Digitized Texts, Literary and Linguistic Computing, Vol. 18, Nr 1, New York 2003, s. 77–88
• 4. Canny J., A computational approach to edge detection, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 8, 1986, s. 679-698.
• 5. Otsu N.: A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms, IEEE transactions on systems, Man, and cybernetics, Vol. 9, No. 1, 1979, s. 62-66.
• 6. Smith R.: An Overview of the Tesseract OCR Engine, Ninth International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR 2007), 23 - 26 września, 2007, Curitiba, Brazylia, s. 629-633.

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).