Das E-Assessment-Tool DMT (Data Management Tester)

Ein Werkzeug zur automatischen Bewertung und Feedback"=Generierung für typische Übungsaufgaben im Fachbereich Datenbanken

Die Bearbeitung von Übungsaufgaben ist ein wichtiges Element in der Datenbank-Lehre. Lösungen der Studierenden lassen sich dabei häufig in strukturierten Ergebnisformaten festhalten, wie z.B. SQL-Anfragen oder die Spezifikation von Schemata und Relationen. Das E-Assessment-Tool DMT (Data Management Tester) ermöglicht sowohl eine automatische Bewertung als auch eine automatische Feedback-Generierung solcher strukturierter Lösungen. Es soll dabei insbesondere Studierende unterstützen, nicht ganz korrekte Lösungen zielgerichtet überarbeiten zu können.

Eine kurze Beschreibung von DMT gibt es hier (Working draft; Paper aktuell in Begutachtung).

Run

• docker-compose -f "docker-compose.yml" up -d --build

Task Types

Es gibt fünf verschiedene Arten von Ergebnisformaten (Task Types).

• SQL.Select

  • gesucht: SQL-Query A
  • Prüfung: Ergebnis(A) = Ergebnis(solution)
  • Beispiel: Geben Sie die Namen aller Länder mit mehr als 200 Millionen Einwohnern aus!
  • http://localhost:8081/task.html?taskid=mondial:1

• SQL.View

  • gesucht: View-Definition V (bei gegebenem View-Name M)
  • Prüfung:
    1. View-Definition V ausführen, falls kein Fehler dann
    2. Ergebnis(SELECT * FROM M) = Ergebnis(solution)
  • Beispiel: Erstellen Sie eine Sicht EuroLaender, welche die Namen aller europäischen Länder enthält, d.h. aller Länder, die (zum Teil) in Europa liegen.
  • http://localhost:8081/task.html?taskid=mondial:2

• SQL.Schema

  • gesucht: vereinfachte Schema-Definition einer Relation, d.h. Liste der Attributnamen inkl. Angabe ob (Teil des) PKs und/oder (Teil eines) FKs
  • Format für ein Attribut: \t<ist PK: 0|1>\t<ist FK: 0|1>\n
  • Beispiel: "FlugNr\t1\t1\nDatum\t1\t0\nFlugzeugtyp\t0\t1\nSitze\t0\t0" ; FlugNr+Datum sind PK, FlugNr und Flugzeugtyp sind FK
  • Prüfung: Vergleich mit Schema der angegeben Relation (table)
  • Beispiel: Geben Sie das Schema der Relation U an, das bei der Umwandlung des folgenden ER-Modells in ein relationales Schema resultiert!
  • http://localhost:8081/task.html?taskid=modell:1

• SQL.Table

  • gesucht: Inhalt einer Tabelle bzw. Ergebnis einer SQL-Query
  • Format: wie CSV-Datei; \t als Spaltentrenner; \n als Zeilentrenner
    • erste Zeile Attributnamen
    • weitere Zeile die einzelnen Tupel
  • Prüfung: CSV-Tabelle = Ergebnis(solution) , d.h. es wird geprüft, ob das Ergebnis gleich dem Ergebnis der hinterlegten Query (solution) ist
  • Beispiel: Wie lautet das Ergebnis der SQL-Query SELECT a, b, d FROM R JOIN S ON (b>c) für die Relationen R(a,b) = {(1,5), (2,6), (3,5), (4,7)} und S(c,d) = {(5,3), (6,7), (8,9)}?
  • http://localhost:8081/task.html?taskid=beispiel:1

• SQL.Check

  • gesucht: SQL-DDL-Statements, z.B. ALTER TABLE oder CREATE TRIGGER
  • Format: SQL-Code
  • Prüfung:
    1. Ausführung SQL-Code des Nutzers
    2. Ausführung der Test-Statements und Vergleich mit erwartetem Ergebnis bzw. Fehlercode
  • Beispiel: Gegeben ist die Tabelle Leser mit den Attributen LID (Integer, Primärschlüssel), Lesername (Varchar) und GebJahr (Integer). Modifizieren Sie die Tabelle mit einem ALTER TABLE-Statement derart, dass die Integritätsbedingung 'Lesername kann nicht mehrfach vergeben werden' realisiert wird!
  • http://localhost:8081/task.html?taskid=beispiel:2

How it works

• Jeder Task hat eine TaskId mit dem Aufbau: :
• Ein Repository ist eine JSON-Datei, die die Aufgaben und Lösungen enthält
• Repositories sind unter /src/main/resources/repo
• Jeder Task hat einen TaskType --> die task.html-Datei stellt entsprechendes UI bereit
• Die task.html-Datei ruft zwei Webservices auf
  • gettaskinfo?taskid=
  • gettaskresult?taskid=&answer=
• Rückgabe jeweils als JSON-Dokument