swamiiyer/gradescope Docker 镜像 - 轩辕镜像

Gradescope autograders Docker镜像文档

镜像概述

Gradescope autograders Docker镜像是Gradescope教育平台的自动评分工具，用于教育机构、在线教育平台或编程课程中自动批改学生提交的作业（如代码文件、文档、编程题答案等）。通过预设或自定义的评分逻辑，实现作业批改流程的自动化，减少人工干预，确保评估结果的客观性、一致性和高效性。

核心功能和特性

• 多语言支持：兼容主流编程语言（Python、Java、C/C++、JavaScript、Go等），满足不同编程课程的作业评估需求。
• 自定义评分规则：支持通过脚本（如Python、Bash）定义评分标准，可灵活配置得分项、扣分逻辑、边界条件检测等。
• 即时反馈生成：自动生成详细评分报告，包含得分、错误原因、改进建议等，支持文本、HTML等多种反馈格式。
• 批量处理能力：支持同时评估多个学生提交的作业，高效完成大规模课程的作业批改任务。
• 平台集成：与Gradescope平台无缝对接，支持从平台接收作业提交、返回评分结果，也可独立部署用于非Gradescope环境。
• 环境隔离：通过Docker容器隔离评分环境，避免学生作业代码对主机系统造成影响，确保评估过程的安全性。

使用场景和适用范围

• 高等教育机构：计算机、软件工程等专业的编程课程作业自动批改，减轻教师批改压力。
• 在线教育平台：慕课（MOOC）、编程训练营等场景中，为学员提供即时作业反馈，提升学习体验。
• 编程竞赛/选拔：用于编程竞赛初赛、企业技术面试编程题的自动评分，快速筛选符合要求的选手。
• 企业内部培训：企业技术培训中，自动评估员工提交的编程练习，跟踪学习进度。

使用方法和配置说明

1. 镜像获取

从Docker Hub或Gradescope官方仓库拉取镜像（假设镜像名为gradescope/autograder）：

bash
docker pull gradescope/autograder:latest

2. 基本运行示例

运行容器时需挂载学生作业目录（包含待评估的提交文件）和评分脚本目录（包含自定义评分逻辑）：

bash
docker run -it \
  -v /本地路径/学生作业目录:/submissions \  # 挂载学生提交的作业文件目录
  -v /本地路径/评分脚本目录:/grader \        # 挂载自定义评分脚本目录
  -e LANGUAGE=python \                         # 指定作业编程语言（可选，默认python）
  -e SCORE_RULES=/grader/rules.json \          # 指定评分规则文件路径（可选）
  gradescope/autograder:latest

3. 评分脚本编写规范

评分脚本需放置在/grader目录下（容器内路径），并遵循以下规范：

• 脚本入口文件通常命名为run_autograder（无扩展名，需具备可执行权限）。
• 脚本需读取/submissions目录下的学生作业文件，执行编译、运行、测试用例验证等操作。
• 评分结果需输出至/results/results.json文件，格式示例：

  json
  {
    "score": 85.0,          // 总分（0-100）
    "output": "代码通过8/10个测试用例，未处理边界条件...",  // 详细反馈
    "tests": [              // 各测试用例得分（可选）
      {"name": "基础功能测试", "score": 20, "max_score": 20},
      {"name": "边界条件测试", "score": 15, "max_score": 20}
    ]
  }
  

4. 环境变量配置

通过-e参数设置环境变量，自定义评分行为：

• LANGUAGE：指定作业编程语言（如python、java、cpp），用于加载对应语言的运行时环境（默认：python）。
• SCORE_RULES：评分规则文件路径（如/grader/rules.json），定义得分权重、扣分标准等（默认：使用内置基础规则）。
• FEEDBACK_FORMAT：反馈输出格式（text/html/json），控制返回给学生的反馈样式（默认：text）。
• TIMEOUT：单个作业评分超时时间（单位：秒），避免长时间运行的作业阻塞流程（默认：30s）。
• DEBUG：是否开启调试模式（true/false），调试模式下输出详细日志（默认：false）。

5. 与Gradescope平台集成

若在Gradescope平台中使用，需将评分脚本打包为.zip文件并上传至平台，平台会自动基于此镜像创建评分容器，完成作业评估流程。具体步骤参考Gradescope官方文档中“创建自动评分器”部分。

注意事项

• 学生作业文件需按统一格式命名（如submission.py、main.java），确保评分脚本可正确识别。
• 自定义评分脚本需处理异常情况（如代码无法编译、运行超时等），避免容器崩溃。
• 敏感操作（如网络访问）需在评分脚本中限制，确保评估环境安全。