[发明专利]基于人工智能的编程作品自动批改方法及编程学习平台

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的编程作品自动批改方法，包括：获取当前编程学习平台中待批改的编程作品；根据预设深度学习网络模型，对待批改的编程作品进行自动批改；其中，预设深度学习网络模型是已经训练完成的基于编程作品确定批改要求规范的模型；将批改的结果反馈至编程学习平台，以供用户进行学习。本发明通过预设深度学习网络模型，对待批改的编程作品进行自动批改，并将批改的结果反馈至编程学习平台，以供用户进行学习。如此，用户所完成的编程作品无需进行人工修改，提高了批改效率，同时，用户还可以接收到编程作品的批改反馈，有助于提高用户的编程能力。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的编程作品自动批改方法、编程学习平台、计算机终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网的发展，网络学习成为了学习的常态，用户通过可以网络学习，学习各种技能，比如编程、剪辑、摄影等。

针对网络编程学习，由于编程学习过程枯燥、编程理论晦涩、需实操才能掌握。然而，用户通过编程学习平台所完成的作品，例如游戏、动画、网页设计、APP等，一般只能通过编程学习平台所聘请的编程老师进行人工批改，存在批改效率低的问题，尤其是当编程作品较多时，不仅编程老师的批改工作量大，还可能会造成判卷结果出现不公平不公正的现象。同时，由于编程作品的复杂性，当批改到错误点时，编程老师还需人工进行排查错误和批注，批改难度非常大。

发明内容

本发明目的在于，提供一种基于人工智能的编程作品自动批改方法、编程学习平台、计算机终端设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中人工批改编程作品存在批改效率低、批改不够客观、批改难度非常大的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供一种基于人工智能的编程作品自动批改方法，包括：

获取当前编程学习平台中待批改的编程作品；

根据预设深度学习网络模型，对所述待批改的编程作品进行自动批改；其中，所述预设深度学习网络模型是已经训练完成的基于编程作品确定批改要求规范的模型；

将批改的结果反馈至所述编程学习平台，以供用户进行学习。

在一些实施例中，在所述获取当前编程学习平台中待批改的编程作品之后，在所述根据预设深度学习网络模型，对所述待批改的编程作品进行自动批改之前，还包括：

根据所述待批改的编程作品，确认所采用的编程语言；

根据所采用的编程语言，创建至少一个测试用例。

在一些实施例中，所述根据预设深度学习网络模型，对所述待批改的编程作品进行自动批改，包括：

对当前所述测试用例进行检查与编译，以生成对应的可执行文件；

判断所述测试用例编译是否成功。

在一些实施例中，还包括：

收集所述编程学习平台的历史批改数据；其中，所述历史批改数据包括人工批改数据；

对所述历史批改数据进行分类，并对分类后的结果分别进行标注。

在一些实施例中，还包括：

将批注后的所述历史批改数据进行异常值剔除和归一化，形成样本数据；

采用神经网络对所述样本数据进行训练，获得所述预设深度学习网络模型。

在一些实施例中，还包括：

模拟真人测试，以生成待测试的编程作品；

将所述待测试的编程作品输入至所述预设深度学习网络模型中；