OO助教工作总结(个人+数据组)

OO助教工作总结(个人+数据组)

HugeGun

数据组工作：

​ 数据是测试中相当重要的一部分。数据的设计和作业的训练目标挂钩，不仅涉及到题目、指导书的设计，还设计到评测机、后代等工作。

重点：

• 数据范围(上界)

  数据范围设计要合理，要考虑各种数据范围之间的相互限制关系。

• 极限数据

  要考虑合法条件下的极限数据是否达到/超过训练目标，以此反馈调节数据范围。否则一旦在互测中出现了标程跑不过的极限数据就会出大问题。

• 中测/弱测设计

  中测不宜过强，一是为了限制无效作业的个数，二是为了强测能够足够有区分度来划分互测房间。

• 强测设计

  数据要有梯度，对于第二单元一定要提前验好数据，否则没有时间重测。对于数据梯度的把握，可以在强测前对学生代码进行抽样检查。

PRE：

pre2−task1~5 主要采用随机

pre2−task6主要采取利用正则表达式随机和手动构造一部分数据。(xsy)

一单元：

​ 主要采用随机数据生成，生成几百上千个数据并将其分类。同时在随机生成时设置多个不同开关来针对中测、强测设计数据。在随机数据中进行挑选，并针对特殊情况(WF)手动构造数据。同时设置一些容易爆栈、TLE的数据。

​ 通过预先抽样测试挑选性能分要求较高/低的数据并设置合理的数据比例。

​ 数据范围和评测组息息相关，小心错判。

二单元：

​ 二单元评测速度较慢，数据的正确性一定要保证。数据总体分为4种类型：全随机、s/t为一楼的人较多、人群聚集到来，2+3。

三单元：

​ 第三单元特点是不同数据范围之间相互限制，要考虑好算法方面要考察到什么程度，同时在JML里埋坑要在数据上体现。

四单元(xsy)：

​ 第四单元的数据构造比较麻烦，目前没有找到一些比较好的自动化生成数据的方式。主要采用的是C++生成Java代码再用starUml转为Uml图和手造。遗憾的是四单元的数据受到题目限制，尽管在出数据时尽可能的涵盖了所有可能的情况，大部分同学也能轻松AC。我的感觉就是出数据极费时间，而题目却不难，三次的递进关系不明显，可以考虑换题或者合并为两次作业。

指导书：

• 帮助完善指导书，包括数据范围
• 设计第二单元的加减电梯
• 设计第三单元

讨论区：

• 回答相应提问
• 针对同学们提出来的问题修锅
• 发现一些比较好的回答并进行鼓励、加精

第三单元作业设计：

作业设计

​ 第三单元设计是一体的，标程、官方包、JML、作业设计同时进行。

​ 第一次作业主要涉及人与人之间的询问。

​ 第二次作业涉及group和group内的查询和信息维护。

​ 第三次作业涉及并查集、搜索、最短路这样的算法。

​ 受到评测输入输出文件大小限制，一些考察点并没有实现。

​ 延伸：朋友圈、微博等

JML

​ JML的正确性无法进行自动验证，这就像写代码自己无法编译一样，难以保证正确性，即使吴老师和多名助教都进行了检查。openjml也能做到静态类型检查和语法检查，对于JML是否符合设计功能等检查只能肉眼完成。因此设计时我尽量使JML写得简洁。

• 对于不允许执行任何修改操作的JML分支，和吴老师讨论后决定删除，但是在下发的JML-level0说明中明确说了没有说明的分支可以执行任何操作。

• 对于JML不提供具体架构的方案，删掉基本方法或People等类，JML的代码量将会不减反增，代码量至少翻两番，这不仅意味着学生很难看懂JML，而且助教、老师也难以检查JML的正确性。

• 对于算法的考察，这次作业并不难，上限是并查集，这是随便一个学过离散3的同学都能轻松学会的。而搜索、最短路是算法基础中的基础。实际上并查集比最短路简单多了，但是由于DS、程设、离散都没讲过所以列为上限。

  如果想减少算法的考察，那应该提升JML的量、社交网络的复杂程度，添加新的功能如朋友圈等，并对边界数据进行挖坑设计，这对助教和老师都是一个考验。

• 对于自行编写JML检查工具，上次讨论结果是能实现简单的检查，但这对第三单元作业的考察帮助不大，可以考虑用于实验。