Automation in exam grading with Python and web hosting: data science applied to education.
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| Titel: | Automation in exam grading with Python and web hosting: data science applied to education. |
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| Alternate Title: | Automação na correção de provas com Python e hospedagem web: Ciência de dados aplicada à educação. (Portuguese) |
| Autoren: | Cerutti, Paulo Henrique, Carbonari, Luan Tiago dos Santos, Junior, Carlos Zacarias Joaquim, de Souza, Mauro Bitencourt, de Sá Albino, Henrique, Coimbra, Jefferson Luís Meirelles |
| Quelle: | Revista de Ciencias Agroveterinarias; 2025, Vol. 24 Issue 3, p661-680, 20p |
| Schlagwörter: | PYTHON programming language, GRADING of students, DATA science, WEB hosting, SCIENCE education, AUTOMATION software, VETERINARY medicine education |
| Abstract (English): | Data science employs statistical methods and computational tools to automatically extract knowledge from data or information on a specific subject. In the educational context, automating exam grading enhances efficiency and accuracy, which is especially relevant in social and agrarian sciences, where a high volume of students, questions, and the need for quick grading are common. Thus, the objective of this study was to develop an automation system called AutoCorrect, utilizing Python and web hosting for the grading of academic exams. The mechanism allows for the generation of customized exams with randomized answer keys and performs automatic grading of submitted responses, significantly optimizing the evaluation process. The methodology included the use of specific Python libraries, such as Pandas, Numpy, and Matplotlib, for data processing, statistical analysis, and graphical visualization. A practical application was conducted in Agronomy and Veterinary Medicine classes, in which students took the generated exams. Student responses were directly compared to the answer key provided by instructors, resulting in the automatic generation of scores for each student based on correct and incorrect answers. Additionally, the system enabled a detailed analysis of grades through descriptive measures, such as mean, mean standard deviation, variance, and skewness, providing a clear view of class performance. Supplementary charts were generated to facilitate visualization of the grade distribution and individual performance relative to the overall average. The integration of data science with computational tools like Python and web hosting not only optimizes the grading process but also provides greater clarity and agility in analyzing student performance. The AutoCorrect system proves to be an efficient and innovative tool for various educational fields, especially in agrarian and social sciences. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Abstract (Portuguese): | A ciência de dados utiliza métodos estatísticos e ferramentas computacionais para extrair conhecimento a partir de dados ou informações sobre um determinado assunto de forma automatizada. No contexto educacional a automação da correção de provas proporciona maior eficiência e precisão, sendo especialmente relevante nas ciências sociais e agrárias, onde o volume de alunos, de questões e a necessidade de correção rápida são eventos frequentes. Assim, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema de automação chamado AutoCorrect, utilizando Python e hospedagem Web para a correção de provas acadêmicas. O mecanismo permite a geração de provas personalizadas, com gabaritos aleatórios, e realiza a correção automática das respostas submetidas, otimizando significativamente o processo de avaliação. A metodologia incluiu o uso de bibliotecas específicas do Python, como Pandas, Numpy e Matplotlib, para o processamento de dados, análise estatística e visualização gráfica. Para tanto, foi realizada uma aplicação prática em turmas dos cursos de Agronomia e Medicina veterinária, nas quais os alunos responderam às provas geradas. As respostas dos alunos foram comparadas diretamente com o gabarito fornecido pelos professores, o que resultou na geração automática das pontuações de cada estudante, baseadas em seus acertos e erros. Além disso, o sistema permitiu a análise detalhada das notas por meio de medidas descritivas, como média, desvio padrão da média, variância e assimetria, oferecendo uma visão clara do desempenho da turma. Gráficos complementares foram gerados para facilitar a visualização da distribuição das notas e do desempenho individual em relação à média geral. A integração da ciência de dados com ferramentas computacionais como Python e hospedagem web, não apenas otimizam o processo de correção de provas, mas também fornecem maior clareza e agilidade à análise do desempenho dos alunos. O sistema AutoCorrect apresenta-se como uma ferramenta eficiente e inovadora para várias áreas da educação, especialmente nas ciências agrárias e sociais [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
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