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zunehmend erfolgreich
eingesetzt. Nach Ablauf des Projektes wurde das Tutor-Programm verschiedenen
technischen und didaktischen Anforderungen angepasst und unter dem Namen
MVC in ausgewählten Veranstaltungen der Studiengänge Cognitive Science,
Betriebswirtschaftslehre, Computerlinguistik und Künstliche Intelligenz eingesetzt (Gust,
Hügelmeyer, Mertens & Rollinger, 2003, S. 157). Mittlerweile ist eine Neuimplementation
des Systems unter dem Namen ViPS (Virtuelles Prüfungs-System) in die an der
Universität Osnabrück universitätsweit eingesetzte Lehr-Lernplattform Stud.IP
integriert.
2.1 Möglichkeiten und Einschränkungen
2.1.1 Programmieraufgaben
Die automatische Korrektur von Programmieraufgaben anhand des Ein-Ausgabe-Verhaltens
der zu bearbeitenden Programme ist verhältnismäßig leicht zu realisieren. Momentan ist
dieses Vorgehen für die Programmiersprachen Lisp und Prolog implementiert, die
Ankopplung anderer Programmiersprachen ist geplant.
Die strukturelle Analyse von Programmiercode ist bei logischen und funktionalen
Programmiersprachen relativ gut erforscht und bereits in verschiedenen Systemen
implementiert (vgl. Anderson, Boyle, Corbett & Lewis, 1990 und Peylo, Teiken,
Rollinger & Gust, 1999). Imperative und objektorientierte Programmiersprachen sind
diesbezüglich problematischer, eine strukturelle Analyse ist in ViPS daher nicht
geplant.
2.1.2 Lückentexte
Obwohl die automatische Korrektur von Lückentexten auf den ersten Blick sehr
einfach erscheint, sind dabei eine Reihe von Faktoren zu beachten. Zunächst
stellt die Verwendung von nicht antizipierten Synonymen ein Problem dar. Die
Korrektur ist daher halbautomatisiert. Bereits bekannte Wörter werden automatisch
klassifiziert, unbekannte Wörter müssen manuell korrigiert werden und werden
dann automatisch in die Liste bereits bekannter Lösungen aufgenommen. Ein
weiteres Problem stellen Rechtschreibfehler und verschiedenen Schreibweisen
von Umlauten dar. Das System verfügt daher über eine Toleranzgrenze für
orthographische Abweichungen. Da unterschiedliche Szenarien, wie zum Beispiel auch
Fremdsprachentests, denkbar sind, kann diese Toleranzgrenze von Aufgabe zu Aufgabe
individuell eingestellt werden. Darüber hinaus ist die Verwendung von regulären
Ausdrücken möglich.
2.1.3 Freitext
Freitexte stellen naturgemäß das größte Problem dar, wenn es um automatische
Auswertungen geht. Deshalb wird hier mit verschiedenen Ähnlichkeitsmaßen
gearbeitet. Zum einen gibt es eine Liste von Wörtern, die im Text vorkommen
sollten, und eine Negativliste mit Wörtern, die nicht im Text vorkommen sollten.
Des Weiteren kann der Text mit einer Musterlösung verglichen werden, und es
werden,
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