Moss Checker

Le Moss Checker est un outil d’analyse de similitude évolutif et automatisé, conçu pour les enseignants, assistants et chercheurs qui évaluent des devoirs de programmation. Il accepte une ou plusieurs soumissions par cours, dans des langages comme Python, Java, C et JavaScript, et renvoie un rapport structuré, prêt pour audit, mettant en évidence les correspondances potentielles.
Conception, il effectue une normalisation indépendante du langage, une tokenisation et une empreinte numérique pour générer des représentations compactes du code. Ensuite, il calcule les scores de similarité en comparant ces empreintes, fournissant des preuves des emplacements correspondants. Le flux de travail privilégie la comparabilité sur de grandes cohortes tout en protégeant la vie privée des étudiants, les soumissions brutes n’étant divulguées que sur demande.
Les fonctionnalités clés incluent la détection de langage, des seuils de similarité configurables, des détails par soumission et des options d’export (JSON/CSV/PDF). Il prend en charge le traitement par lots pour les grandes classes et peut filtrer les correspondances triviales en excluant les boilerplates connus. Des cas d’usage incluent les vérifications d’intégrité de cours, le soutien rapide à la notation et la recherche sur les motifs de programmation. Ses differentiators incluent des options de confidentialité, une couverture linguistique étendue, des preuves auditable et des rapports évolutifs pour de grandes cohortes. Grâce à des résultats structurés et des artefacts exportables, Moss Checker aide les enseignants à préserver l’honnêteté académique de manière efficace tout en garantissant la protection des données et l’auditabilité.