Разработка системы проверки домашних заданий (ручная/автоматическая) для LMS

Разработка системы проверки домашних заданий (ручная/автоматическая) для LMS

Проверка домашних заданий — узкое место любой LMS при росте числа студентов. Преподаватель физически не успевает проверить 500 работ за 24 часа. Решение: автоматическая проверка там, где это возможно, и оптимизированный интерфейс для ручной проверки там, где автоматизация невозможна.

Ручная проверка: интерфейс преподавателя

Интерфейс проверки должен минимизировать переключение контекста. На одном экране: работа студента слева, форма оценки справа.

Компоненты интерфейса:

• Список непроверенных работ с фильтрами (по заданию, группе, дате)
• Просмотр ответа студента (текст, файл inline или ссылка)
• Рубрика оценивания с чекбоксами (если заданы критерии)
• Поле оценки и текстовый комментарий с поддержкой Markdown
• Кнопки: «Принять», «Вернуть на доработку», «Следующая работа»
• Inline-аннотации на PDF (если работа в формате PDF)

Пакетная проверка — для quiz-типа заданий с правильным ответом: преподаватель видит список всех работ с ответами в таблице и может проставить оценки пачкой.

Автоматическая проверка

Quiz / тесты с закрытыми вопросами:

async function autoGradeQuizSubmission(submissionId) {
  const submission = await db.submissions.findOne(submissionId, {
    include: ['assignment.questions']
  });

  let totalPoints = 0;
  let earnedPoints = 0;
  const results = [];

  for (const question of submission.assignment.questions) {
    totalPoints += question.points;
    const studentAnswer = submission.answers[question.id];
    const isCorrect = checkAnswer(question, studentAnswer);

    if (isCorrect) earnedPoints += question.points;

    results.push({
      questionId: question.id,
      correct: isCorrect,
      studentAnswer,
      correctAnswer: question.correctAnswer,
    });
  }

  const score = Math.round((earnedPoints / totalPoints) * submission.assignment.maxScore);

  await db.submissions.update(submissionId, {
    status: 'graded',
    score,
    autoGradeResults: results,
    gradedAt: new Date(),
  });

  await notifyStudent(submission.studentId, submissionId, score);
}

Проверка кода через тесты:

Для курсов программирования — sandbox-выполнение кода студента против набора тестов. Используем изолированные контейнеры:

async function runCodeTests(submissionId, code, language, testCases) {
  const result = await dockerRunner.run({
    image: `lms-runner-${language}:latest`,  // python:3.11, node:20, etc.
    code,
    tests: testCases,
    timeout: 10000,  // 10 секунд
    memoryLimit: '256m',
    networkDisabled: true,  // Нет сети в sandbox
  });

  return {
    passed: result.passedTests,
    total: testCases.length,
    output: result.stdout,
    errors: result.stderr,
    executionTime: result.durationMs,
  };
}

Проверка на плагиат:

Для текстовых работ — интеграция с Unicheck или MOSS (для кода). Собственная реализация: TF-IDF векторизация + cosine similarity между всеми работами в группе.

Workflow статусов

submitted
  ↓ (auto-grade или manual)
reviewing
  ↓ преподаватель открыл работу
graded → уведомление студенту
returned → студент получает уведомление, может доработать
  ↓ повторная отправка
resubmitted → снова в reviewing

Уведомления

Метрики проверки

Для администратора: среднее время проверки одной работы, бэклог непроверенных работ по преподавателям, процент автоматически проверенных.

Сроки

Интерфейс ручной проверки с рубриками и аннотациями — 5–7 дней. Автоматическая проверка quiz и тестов — 3–4 дня. Code sandbox с Docker-runner — 5–7 дней. Антиплагиат — 3–5 дней.