Some aspects of grading Java code submissions in MOOCs

Recently, massive open online courses (MOOCs) have been offering a new online approach in the field of distance learning and online education. A typical MOOC course consists of video lectures, reading material and easily accessible tests for students. For a computer programming course, it is important to provide interactive, dynamic, online coding exercises and more complex programming assignments for learners. It is expedient for the students to receive prompt feedback on their coding submissions. Although MOOC automated programme evaluation subsystem is capable of assessing source programme files that are in learning management systems, in MOOC systems there is a grader that is responsible for evaluating students’ assignments with the result that course staff would be required to assess thousands of programmes submitted by the participants of the course without the benefit of an automatic grader. This paper presents a new concept for grading programming submissions of students and improved techniques based on the Java unit testing framework that enables automatic grading of code chunks. Some examples are also given such as the creation of unique exercises by dynamically generating the parameters of the assignment in a MOOC programming course combined with the kind of coding style recognition to teach coding standards

Csoporttechnológia-alapú tervezés és ütemezés támogatása diszkrét matematikai modellekkel és módszerekkel = Supporting of the Group Technology Based Design, Planning and Scheduling by Means of Discrete Mathematical Models and Methods

A kutatási témában - a kitűzött célokkal összhangban - négy területen értünk el eredményeket. A választási feladatok területén a csoporttechnológia-alapú gyártócellák kialakításához egy új matematikai módszert dolgoztunk ki, amely a fogalomhálók dinamikusan fejlődő új területéhez kapcsolódik. Az eljáráshoz szoftver is készült, amelyet irodalmi összehasonlítás alapján sikeresen teszteltünk. A termelési, illetve gyártási feladatok csoportos ütemezéséhez kapcsolódóan főként a rugalmas és igény szerinti tömeggyártás igényeit is támogatni képes, kiterjesztett ütemezési modell és szoftver kifejlesztésére törekedtünk. A munkadarabok csoportjainak diszkrét ismérvek alapján való kialakítása terén elért új eredmények a fogalomhálók elméletének továbbfejlesztését jelentik a kutatócsoport által bevezetett ún. dobozhálók tulajdonságainak és alkalmazási lehetőségeinek feltárásával. Az intenzitás alapú optimalizálási feladatok csoporttechnológiai környezetben való kitűzése és megoldása szükségessé tette, hogy kidolgozzuk a diszkrét termelési folyamatok intenzitás-alapú modellezésének és optimalizálásának egységes elméleti alapjait az ún. termelési háromszög modell felhasználásával. Az elért eredmények teljes mértékben általánosíthatók csoporttechnológiai környezetre, mivel az átlagos intenzitás fogalma éppen a mindenkori csoport reprezentásához rendelhető hozzá a termelés ill. gyártás különböző hierarchiai szintjein. A kutatási témához két PhD értekezés és számos publikáció kapcsolódik. | In the research project, in accordance with the declared objectives, we obtained results in four fields. In the field of selection tasks we elaborated a new mathematical method suitable for creating Group Technology (GT) based manufacturing cells, which is connected with the new area of concept lattices developing dynamically. A software is also elaborated and successfully tested on the basis of literature. In connection with the grouped production tasks we concentrated our efforts to develop an extended scheduling model and software capable for supporting the demands of flexible and customized mass production. In the area of creating workpiece groups on the basis of discrete attributes we obtained new results by means of revealing the properties and application possibilities of so-called "box-lattices". It means further developing the theory of concept lattices. In order to define and solve intensity (rate) based optimization tasks in GT environment, we elaborated the unified theoretical basics of intensity based discrete production processes by using the so-called "production triangle model". The results obtained so far can be generalized to GT environment in full, because the concept of average intensity can be allocated to the representative member of the given group at the different hierarchy levels of production and manufacturing, respectively. Two PhD Theses before defending procedure directly and numerous publications are connected with the project

Models and Methods to detect similarity of manufacturing machines

This paper focuses on detecting similarity of Manufacturing machines. It discusses the application of the Group Technology (GT) concept in the case of producing controller software for manufacturing machines. An overview on the modular machines is given. The paper presents a new concept for the development of the controllers’ software. The advantages of GT are presented. Two grouping approaches are detailed: the bottom-up approach and the top-down approach. A Genetic Algorithm Clustering is presented for the automatic grouping. The second part of the paper deals with the similairity of PLC code. Smith and Waterman local allignment search algorithm is used to detect similar code paths in PLC programs

Using graphical processing units in scheduling problems

Scheduling problems exist everywhere in the so-called “real world”. They are there in manufacturing, transportation and logistics as well. The main object of these problems is to find an optimal sequence of tasks to be able to fulfil predefined objectives. There are efficient methods to solve complex scheduling problems in science and industry, which methods can be divided into several classes, like heuristic algorithms, genetic algorithms, etc. Even if these methods allow reducing significantly the computational time of the solution search space exploration, this latter cost remains exorbitant when very large problem instances are to be solved. Some of these methods are not designed for parallel computing; they are using a CPU as an arithmetical unit. From this point of view the bottleneck is the number of processed commands. Meanwhile the capabilities of specialized Graphical Processing Units (GPUs) have been extremely increased and they can provide an efficient platform for developing graphical algorithms. Nowadays there are new programming languages and platforms, where these GPUs can be used for more generic problems, using its hardwired parallel processing resources. Our goal is to use this specialized graphical platform for solving scheduling problems. This paper is an initial research of the existing platforms and solutions in general and describes the existing solutions in fact of scheduling problems

AdaBoost Algorithm Could Lead to Weak Results for Data with Certain Characteristics

There are many state-of-the-art algorithms presented in the literature that perform very well on some evaluation data but are not studied with the data properties on which they are applied; therefore, they could have low performance on data with other characteristics. In this paper, the results of comprehensive research regarding the prediction with the frequently applied AdaBoost algorithm on real-world sensor data are presented. The chosen dataset has some specific characteristics, and it contains error and failure data of several machines and their components. The research aims to investigate whether the AdaBoost algorithm has the capability of predicting failures, thus providing the necessary information for monitoring and condition-based maintenance (CBM). The dataset is analyzed, and the principal characteristics are presented. Performance evaluations of the AdaBoost algorithm that we present show a prediction capability below expectations for this algorithm. The specificity of this study is that it indicates the limitation of the AdaBoost algorithm, which could perform very well on some data, but not so well on others. Based on this research and some others that we performed, and actual research from worldwide studies, we must outline that the mathematical analysis of the data is especially important to develop or adapt algorithms to be very efficient

Rendszerintegrációs megoldások ERP-környezetben

A cikkünkben arra keressük a választ, hogy létezik-e standardizált ERP integrációs modell törzsadatok szinkronizálására, másrészt a nyers számlaadatok standardizált, újra felhasználható struktúrára való átalakítására és egy idegen ERP-rendszer felé eljuttatására. A bemutatásra kerülő ERP-integrátor-komponens újszerű, mert nem tisztán adatbázis-replikáción alapul, nem is tisztán az üzleti logikát integrálja, hanem új megközelítésként az SQL-adatbázisoknál használatos eseménykezelő eljárásokat hív meg. A módszer fontos jellemzője, hogy az egységtesztek (unit tesztek) létrehozását természetes módon támogatja, így a működést leíró specifikációs feladatokat a tesztlépések sorozatának definiálásával is meg tudjuk határozni. A módszer kellőképpen általánosítható, azaz ilyen módon, tetszőleges (SQL-alapú) ERP-rendszer integrálható. Az integrátor alkalmazásával, az integrációs eljárás kidolgozásakor nem kell ismerni az idegen (third party) ERP belső adatbázis struktúráját, valamint az idegen ERP fejlesztőjének sem kell ismerni a komponens működését, hanem csak az integrátor által elvárt előre definiált nézeteket (DB view) és eseménykezelési mechanizmusokat kell alkalmazniuk

Tanuló algoritmusok a felügyeleti rendszerekben - áttekintés

Az Internet of Things (IoT) napjaink egyik legmeghatározóbb fejlődési irányvonala. Az utóbbi pár évben nagy lendülettel a privát és publikus szektorban is gyökeresen átalakítja az üzleti folyamatokat. Az egymással is kommunikáló okos rendszerek, az intelligens gépek és a különféle szenzorok egyre nagyobb hatással vannak a hétköznapi életünkre. Bár tudományos léptékkel mérve az IoT még gyerekcipőben jár, jól látszik, hogy a vállalatok, az ipar rengeteg tőkét fektet a tervezési, gyártási, értékelési és egyéb üzleti folyamatokba való beépítésére. A közeljövőben minden bizonnyal az IoT életünk szerves részévé válik. Jelen cikkben egy rövid áttekintést nyújtunk mindazokról az alapfogalmakról, amelyekre az IoT és annak részei épülnek. Tárgyaljuk, hogyan és milyen feltételek mellett lehetséges egy ilyen rendszert működtetni, milyen szerepe lehet a tanuló algoritmusoknak a keletkezett adathalmaz feldolgozásában és hogyan illeszthető be egy ilyen komplex infrastruktúra a felügyeleti rendszerekbe