Descrizione
La valutazione automatica nel contesto educativo rappresenta una sfida continua, soprattutto per materie complesse come la teoria degli automi e delle macchine di Turing. In questo intervento, esploreremo l'utilizzo di CodeRunner, un potente strumento di Moodle, per creare test che si autocorreggono sulla realizzazione di automi a stati finiti e macchine di Turing. Abbiamo sviluppato due nuove tipologie di domande specifiche: una per gli automi a stati finiti e una per le macchine di Turing. Queste domande utilizzano per la validazione delle risposte dei template personalizzati scritti in python con l’ausilio della libreria Python AST (Abstract Syntax Tree) e per il disegno dei grafi, l'interfaccia grafica GraphUI già presente in CodeRunner.
L'integrazione di queste tecnologie consente non solo di automatizzare la correzione dei test, ma anche di offrire agli studenti un feedback immediato e dettagliato sulle loro soluzioni. Presenteremo i dettagli tecnici dell'implementazione, mostrando come i template sono stati progettati per verificare automaticamente la correttezza degli automi e delle macchine di Turing disegnate dagli studenti.
Inoltre, la stessa tecnica di personalizzazione delle domande è stata applicata per creare test di programmazione in Python che richiedono l'uso di particolari costrutti sintattici. Ad esempio, possiamo imporre l'utilizzo di un ciclo for o while, o richiedere una soluzione di tipo ricorsivo.
L'intervento si propone di dimostrare come l'adozione di strumenti avanzati come CodeRunner, opportunamente personalizzato, possa migliorare l'insegnamento e la valutazione delle discipline informatiche, rendendo il processo di apprendimento più interattivo, efficiente e personalizzato.
