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Wieviel Ähnlichkeit ist in Programmierprüfungen normal?

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dc.contributor.authorOlbricht, Christoph
dc.contributor.authorSchypula, Rafael
dc.contributor.authorStriewe, Michael
dc.contributor.editorGreubel, André
dc.contributor.editorStrickroth, Sven
dc.contributor.editorStriewe, Michael
dc.date.accessioned2023-10-16T04:38:42Z
dc.date.available2023-10-16T04:38:42Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractWerkzeuge zur Identifikation von Plagiaten in Programmieraufgabe messen häufig die Ähnlichkeit zwischen Abgaben. Die Interpretation dieser Werte zur Identifikation von Verdachts¬momenten ist jedoch schwierig, da eine gewisse Ähnlichkeit von Abgaben unvermeidlich ist. Es ist insbesondere unklar, welche Ähnlichkeitsverteilung innerhalb einer Kohorte ohne Plagiate als normal angesehen werden kann und welche Abweichungen davon als Verdachtsmoment genutzt werden können. Der vorliegende Beitrag vergleicht dazu unter Nutzung zweier Werkzeuge zur Plagiatserkennung unter Aufsicht erstellte Abgaben zu Prüfungsaufgaben mit solchen, die ohne Aufsicht entstanden sind. Die Ergebnisse zeigen, dass die Ermittlung einer „Baseline“ für die erwartbare Ähnlichkeit schwierig ist, da auch schon kleine Änderungen der Aufgabenstellung starke Auswirkungen auf die Ähnlichkeit der Lösungen haben können.de
dc.identifier.doi10.18420/abp2023-4
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/42567
dc.language.isode
dc.pubPlaceBonn
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofProceedings of the Sixth Workshop "Automatische Bewertung von Programmieraufgaben" (ABP 2023)
dc.relation.ispartofseriesWorkshop „Automatische Bewertung von Programmieraufgaben“
dc.subjectProgrammieraufgaben
dc.subjectPlagiate
dc.subjectProgrammähnlichkeit
dc.subjectTäuschungsversuche
dc.subjectJPlag
dc.subjectSherlock
dc.titleWieviel Ähnlichkeit ist in Programmierprüfungen normal?de
dc.typeText/Conference Paper
gi.conference.dateOctober 12-13, 2023
gi.conference.locationMunich, Germany
gi.conference.sessiontitleVollbeiträge

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