八年实践分享：如何用Gradescope实现编程作业的高效评分

在计算机科学教育中，编程项目是评估学生知识掌握与实践能力的重要方式。然而，如何高效、客观地批改大量的编程作业，始终是困扰教师的问题。本文，罗德岛大学计算机科学副教授Noah M. Daniel分享了一款自动化评分平台Gradescope。他将结合八年的使用经验，介绍如何通过Gradescope解决这一难题。

为方便阅读，本文以Noah的视角展开。

☞ 解决评分主观性：通过自动化程序，实现评估的高度一致

我是使用 Python 来编写自动化评分程序的，这些脚本负责运行学生代码。接着，我将脚本打包上传到 Gradescope 的自动评分设置（configure autograder）中。这样，Gradescope 就能在学生提交作业后，自动生成得分和详细反馈了。

这种评估方式确保了评估的一致性，尤其是当多位助教协同评分时，Gradescope可以通过相同的代码测试集排除个人主观因素的干扰，确保评分的公平、公正。

与此同时，Gradescope增强了评分的透明度与可解释性。学生能清晰地看到代码在哪个测试上失败，从而进行精准调试，这比一个笼统的分数要有效得多。我常常告诉学生：“你这次失分，是因为代码没有通过这个测试。现在测试结果已经公布了，你可以自己跑一下，看看问题到底出在哪儿。” 这种即时、具体的反馈，将单纯的评分环节转化为了一个富有成效的学习过程。

☞ 解决评估不全面：解放教师，专注于代码的“灵魂与质量”

一个优秀的编程项目，其代码不仅能够正确运行，也应具备良好的可读性与可维护性。但在传统评分中，由于时间紧迫，我们往往只能优先检查功能性，难以系统性地评估代码的质量。而Gradescope的自动化功能正是解决此问题的关键。

它如同一位可靠的助手，接手了重复的功能测试工作。这使教师和助教能集中精力关注代码中那些“以人为本”的维度。我们可以从容地检查学生的变量命名是否清晰、注释是否得当、算法设计是否优雅，并为他们留下建设性的反馈。现在，我正计划将代码规范检查工具（如Python的Ruff、Rust的Clippy）集成到自动化流程中，进一步系统化地评估代码质量，引导学生从“写对代码”迈向“写好代码”。

☞ 解决学生依赖性：用灵活的设置，引导学生养成专业的素养

Gradescope还提供了灵活的设置，帮助我们引导学生的学习行为。比如设置测试结果的可见性，这一功能在引导学生学习行为方面非常重要。

Gradescope默认学生可以多次上传作业，于是，有些学生就利用这一点，将它作为代码调试工具，通过它来试错。有鉴于此，我们便可以通过调整测试结果的可见性，让基础功能测试的结果对学生即时可见，而将更复杂或涉及性能的测试设为隐藏，待截止日期后再公布。这样既能为学生提供必要的即时反馈，又能避免他们养成依赖平台的习惯，从而促使他们更重视本地测试与逻辑验证。这种做法不仅提高了学习的严谨性，也培养了专业软件工程师应具备的基本素养。

此外，我偶尔也会在设置作业时勾选排行榜功能，为课堂添加一些竞争元素。学生可以匿名或实名比较程序运行效率，激发他们的优化热情，让“追求卓越”成为一种乐趣。

总的来说，Gradescope为整个课程提供了一个统一的评估管理中心。对于一门同时包含编程项目与习题作业的课程来说，师生双方都无需在多个平台间切换。所有作业提交、评分和成绩数据都集中于此，这极大地简化了课程管理流程，提升了教学效率。

其实，Gradescope不止适用于计算机科学课程。最初，Gradescope是为批改数学作业而设计的，因此它对书面作业（如包含证明、流程图的PDF文件）同样提供强大的支持。我们可以让学生通过手机应用扫描上传作业，并采用高效的“按题批改”模式，一次性批改所有学生的第一题，再处理第二题。这种方法不仅显著提升了批改速度，更能通过动态评分规则，确保评判标准的一致性。

归根结底，Gradescope的最大价值在于将我从重复、机械的评分劳动中解放出来，让我能把更多的时间投入到课程设计、课堂讲解以及与学生进行一对一的交流中。它通过技术手段强化了评分的公平性与反馈的教学价值，最终让评估不再是教学的终点，而是推动学生持续学习和进步的有效环节。

如果您也在寻找一种方法，希望在保证教学质量的同时，能拥有更多时间专注于学生本身。我强烈推荐您体验一下Gradescope。它优化了我的工作流程，或许，它也能成为您的得力工具。

参考资料：

[1] Youtube Video: URI Ed Tech - Gradescope: An Automated Tool to Help Grading Student Programming Projects-

https://www.youtube.com/embed/6LS_Z7Vn-qc