CodeGrader en Chrome con OffiDocs

DESCRIPCIÓN

El complemento CodeGrader se desarrolló para aliviar la carga de los asistentes de enseñanza (TA) en la Universidad de Maryland.

Cada semestre, los TA revisan manualmente miles de líneas de código de estudiante, verifican su estilo, lo califican y le informan a cada estudiante, explicando los problemas de estilo de código para ayudarlos a aprender a codificar mejor.

En 2013, el Dr.

Tak Yeon Lee, quien poco después obtuvo su doctorado en interacción humano-computadora de la UMD y pasó a Adobe Research.

En 2020, otro estudiante graduado, Gregory Kramida, lideró el esfuerzo para implementar el complemento para que pueda usarse en cualquier curso de Java en el plan de estudios de UMD CS, presentando análisis de código estático y módulos que pueden configurarse para cualquier proyecto de UMD Java usando el interno Enviar servidor.

William Kaiyang Siew y Matthew Walter Simmons, ambos asistentes de enseñanza de pregrado en ese momento, han ayudado desde entonces con el proyecto, que se está convirtiendo rápidamente en un impulsor de productividad indispensable para los calificadores y una excelente manera de emitir informes más significativos para los estudiantes a una fracción del costo. tiempo que tomó para la calificación manual.

Para enviar problemas, solicitudes de funciones y contribuir al esfuerzo, consulte el repositorio del proyecto en https://github.

com/Algomorph/CodeGrader.

Información adicional:

- Ofrecido por codegrader
- Calificación promedio: 0 estrellas (lo odié)
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