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auto-grader

abarcomb/auto-grader

abarcomb

这是一个用于作业自动评分的Docker镜像,支持单个学生作业评分和批量评分,可输出测试结果到指定目录,通过Docker命令或Docker Compose快速部署使用。

下载次数: 0状态:社区镜像维护者:abarcomb仓库类型:镜像最近更新:5 年前
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

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Auto-grader镜像

镜像概述

该Docker镜像用于实现作业的自动评分功能,支持对学生提交的代码进行测试并生成详细的评分结果。镜像提供单个学生作业评分和批量评分两种模式,帮助教育工作者高效完成作业评估工作。

核心功能

  1. 单个学生作业评分:指定学生ID和练习ID,对特定作业进行测试并输出结果。
  2. 批量评分:对所有学生的指定练习进行批量测试,生成统一的评分结果。
  3. 结果输出:将测试结果(通过测试数量、总测试数量、失败原因)保存到指定目录。
  4. Docker Compose支持:简化镜像的构建、运行和推送流程,方便开发和测试。

使用场景

  • 教育机构:教师对学生编程作业进行自动评分,减少人工评估时间。
  • 编程课程:为学生作业提供即时的自动反馈,帮助学生快速定位问题。
  • 开发测试:对学生提交的代码进行批量验证,确保代码符合要求。

配置说明

使用镜像时需挂载以下目录:

  • /tests:存放测试文件的目录。
  • /student:存放学生代码的目录(单个学生或批量学生代码)。
  • /grades:用于保存评分结果的目录(需提前创建)。

单个学生作业评分

使用方法

bash
docker run --rm \
    -v <测试文件目录>:/tests \
    -v <学生代码目录>:/student \ 
    -v <评分输出目录>:/grades \
    -it <镜像名称> grade \
    -i <学生ID> \
    -e <练习ID>

参数说明:

  • -v <测试文件目录>:/tests:替换为本地测试文件所在目录。
  • -v <学生代码目录>:/student:替换为本地学生代码所在目录。
  • -v <评分输出目录>:/grades:替换为本地评分结果保存目录(需提前创建)。
  • -i <学生ID>:指定要评分的学生ID。
  • -e <练习ID>:指定要测试的练习ID。

测试示例

bash
docker run --rm \
    -v ${PWD}/tests:/tests \
    -v ${PWD}/studentcode:/student \ 
    -v ~/grades:/grades \
    -it docker.io/abarcomb/auto-grader:latest grade \
    -i 000000 \
    -e exercise1_3

批量评分(所有学生的指定练习)

使用方法

bash
docker run --rm \
    -v <测试文件目录>:/tests \
    -v <作业目录>:/student \ 
    -v <评分输出目录>:/grades \
    -it <镜像名称> gradeall \
    -e <练习ID>

参数说明:

  • -v <作业目录>:/student:替换为包含所有学生作业压缩包的目录(D2L导出格式)。
  • -e <练习ID>:指定要测试的练习ID。

测试示例

bash
docker run --rm \
    -v ${PWD}/tests:/tests \
    -v ${PWD}/studentcode/Assignment1:/student \ 
    -v ~/grades:/grades \
    -it docker.io/abarcomb/auto-grader:latest gradeall \
    -e exercise1_3

Docker Compose使用方法

通过Docker Compose可简化镜像的构建、运行和推送流程:

构建镜像

bash
docker-compose build
# 指定标签构建
TAG=test123 docker-compose build

运行镜像

bash
docker-compose run grader bash

推送镜像

bash
docker-compose push
# 指定标签推送
TAG=test123 docker-compose push

本地构建

若需本地构建镜像:

bash
docker build -t mylocalimage .

TODO列表

  • 重命名镜像(使用学校名称和课程)
  • 在Docker Hub设置镜像仓库
  • 添加管理员到镜像仓库
  • 创建遍历所有学生的包装器
  • 将输出保存为Excel格式
  • 在其他系统测试镜像
  • 为实际作业编写测试(持续进行)
  • 捕获输出(Garth正在编写Python处理器)
  • 无需提供学生练习编号,从tests/*文件夹自动获取

输入格式说明

D2L导出的作业格式:

bash
Assignment1solutionsDownload.zip
└── <随机数>-<姓名>-<日期/ID>
    └── 学生上传的压缩文件

输出格式

评分结果以CSV文件形式保存,每行格式: <练习名称>,<学生ID>,<通过测试数>,<总测试数>,<失败原因(用竖线分隔)>

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 auto-grader 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/abarcomb/auto-grader:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull abarcomb/auto-grader:<标签>

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