Moss Checker

Der Moss Checker ist ein skalierbares, automatisiertes Analysewerkzeug zur Ähnlichkeitsprüfung, das für Dozenten, Hilfskräfte und Forscher entwickelt wurde, die Programmieraufgaben bewerten. Es akzeptiert eine oder mehrere Einreichungen pro Klasse in Sprachen wie Python, Java, C und JavaScript und liefert einen strukturierten Audit-Bericht, der potenzielle Übereinstimmungen zur manuellen Überprüfung hervorhebt.
Konzeptionell führt es sprachunabhängige Normalisierung, Tokenisierung und Fingerabdruckbildung durch, um kompakte Darstellungen von Code zu erzeugen. Anschließend berechnet es paarweise Ähnlichkeitswerte, indem es Fingerabdrücke vergleicht und Belege dafür liefert, wo Übereinstimmungen auftreten. Der Workflow betont Vergleichbarkeit in großen Kohorten, während die Privatsphäre der Studierenden gewahrt bleibt, indem rohe Einsendungen im Bericht nur auf Anfrage offengelegt werden.
Kernfunktionen umfassen Spracherkennung, konfigurierbare Ähnlichkeitsschwellen, Detail pro Einreichung sowie Exportoptionen (JSON/CSV/PDF). Es unterstützt Batch-Verarbeitung für große Klassen und kann triviale Übereinstimmungen durch Ausschluss bekannter Boilerplate filtern. Anwendungsfälle umfassen Kursprüfungen der Integrität, schnelle Bewertungsunterstützung und Forschung zu Programmiermustern.
Zu den einzigartigen Unterscheidungsmerkmalen gehören Datenschutzoptionen, breites Sprachenangebot, überprüfbare Belege und skalierbare Berichte für große Kohorten. Durch strukturierte Ergebnisse und exportierbare Artefakte hilft Moss Checker Lehrkräften, akademische Ehrlichkeit effizient zu wahren, während Datenschutz und Auditierbarkeit gewährleistet bleiben.