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Auflistung nach Schlagwort "JUnit"

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  • Konferenzbeitrag
    Automatisierte Bewertung von Java-Programmieraufgaben im Rahmen einer Moodle E-Learning Plattform
    (Proceedings of the Fourth Workshop "Automatische Bewertung von Programmieraufgaben" (ABP 2019), Essen, Germany, October 8-9, 2019, 2019) Gandraß, Niels; Schmolitzky, Axel
    Die Programmiersprache Java wird an zahlreichen Hochschulen gelehrt, um Studierende mit grundlegenden Programmierkonzepten vertraut zu machen. Zur Integration von Online-Java-Programmieraufgaben in ein Moodle LMS wurde ein Fragetyp entwickelt, welcher die parallele Ausführung sowie die automatisierte Bewertung von Quellcode auf Basis von JUnit-Tests ermöglicht. Studierende erhalten hierbei ein sofortiges und individuelles Feedback, welches dynamisch schon während der Bearbeitung einer Aufgabe erzeugt wird. In diesem Beitrag werden sowohl die technischen Details des entwickelten Fragetyps als auch erste Erfahrungen mit seinem Einsatz in der Programmierlehre an der Hochschule für AngewandteWissenschaften Hamburg thematisiert.
  • Konferenzbeitrag
    Messung der Schwierigkeit von Programmieraufgaben zur Kryptologie in Java
    (Proceedings of the Fifth Workshop "Automatische Bewertung von Programmieraufgaben" (ABP 2021),virtual event, October 28-29, 2021, 2021) Knorr, Konstantin
    Systeme zur automatischen Bewertung von Programmieraufgaben (ABP) werden seit vielen Jahren erfolgreich in der Ausbildung von Informatikern eingesetzt, insbesondere in Zeiten verstärkter Online-Lehre. Kryptologie gilt bei vielen Studierenden aufgrund ihrer formellen und theoretischen Natur als schwer zugänglich. Das Verständnis kryptologischer Primitiven wie Ver- und Entschlüsselung oder Signatur und ihre Verifikation kann durch die Programmierung bzw. programmatische Anwendung gestärkt werden. Der Beitrag präsentiert eine Studie mit 20 Studierenden, 20 Aufgaben zur Kryptologie und ~300 JUnit-Testfällen, die über ein ABP-System ausgewertet wurden. Die Auswertung nach der Fehlerrate und dem Lösungszeitpunkt der kryptologischen Testfälle erlaubt die Identifikation von schweren Testfällen und zeigt u.a., dass Studierende weniger Fehler bei Substitutions- als bei Transpositionschiffren machen, symmetrische Chiffren leichter fallen als asymmetrische und dass Tests zu den Konstruktoren, Exceptions und Padding deutlich früher und besser gelöst wurden als Tests zu Signaturen und deren Verifikation.