コードの自動採点では、教員側が用意した解答例と学生の提出したコードを実行し、それぞれで生成された変数を比較して正誤判定を行っています。
Python 言語での変数の比較には、以下のアルゴリズムが使用されています。
特に、浮動小数点数の比較においては、擬似コードに使用される誤差の許容範囲 Error_Tolerance_ のデフォルト値は 1E-8 です。
教員は、各コード採点演習問題の設定において、以下の Python コードを解答例の先頭に記述することで、その演習問題における採点時の許容範囲をカスタマイズできます。。
GRADE_ERR_TOL = 1E-8 # No indent
採点時、教員側で採点用の比較関数をカスタマイズすることが可能です。たとえば、sklearn パッケージで定義されたモデルの比較のために、以下のような独自のモデル比較関数を定義できます。
注意：カスタマイズ関数の名前は必ず GRADE_COMPARE にしてください。
（※ 採点関数のカスタマイズ機能は、2025年6月25日より有効です。）
#カスタマイズした採点用の比較関数
def GRADE_COMPARE(model1, model2):
"""
モデル model1 と model2 のパラメータを再帰的に比較する。内容がすべて一致していれば True、そうでなければ False を返す。
"""
def get_all_params(est):
params = est.get_params(deep=False).copy()
for key, val in params.items():
if hasattr(val, "get_params"):
# 再帰的にネストされた estimator のパラメータを取得
params[key] = get_all_params(val)
return params
return get_all_params(model1) == get_all_params(model2)
自動採点のアルゴリズム
注意：以下の擬似コードの説明では、教員側の解答例によって生成された変数を answer_、学生側の解答によって生成された変数を my_answer_ と表記します。
def compare(answer_ , my_answer_):
#Customized compare function
if GRADE_COMPARE(answer_, my_answer) == True:
return True
# Try direct equality (including bool, int, str, etc.)
try:
if answer_ == my_answer_:
return True
except Exception:
pass
# Type-aware fallback
try:
# NumPy arrays
import numpy as np
if isinstance(answer_, np.ndarray):
if np.array_equal(answer_, my_answer_):
return True
if np.allclose(answer_, my_answer_, atol=Error_Tolerance_):
return True
# Floats
elif isinstance(answer_, float):
if abs(answer_ - my_answer_) <= Error_Tolerance_:
return True
# Lists
elif isinstance(answer_, list) or isinstance(answer_, tuple):
if len(answer_) != len(my_answer_):
raise ValueError("List lengths differ")
all_good = True
for a, b in zip(answer_, my_answer_):
if isinstance(a, float):
if abs(a - b) > Error_Tolerance_:
all_good = False
break
elif a != b:
all_good = False
break
if all_good:
return True
# Dicts
elif isinstance(answer_, dict) and isinstance(my_answer_, dict):
if answer_.keys() != my_answer_.keys():
raise ValueError("Dict keys differ")
all_good = True
for k in answer_:
a, b = answer_[k], my_answer_[k]
if isinstance(a, float):
if abs(a - b) > Error_Tolerance_:
all_good = False
break
elif a != b:
all_good = False
break
if all_good:
return True
except Exception:
pass
return False
