TRACE：计算机科学教育中协作项目的 AI 辅助评估

协作小组项目是计算机科学教育的重要组成部分，培养团队合作、问题解决和行业相关技能。然而，在团队环境中评估个人贡献仍然具有挑战性。传统方法，包括平均等级分配和主观同行评估，往往缺乏公平性、客观性和可扩展性，尤其在大型教室中。我们提出了 TRACE，一个半自动的 AI 辅助框架，用于评估计算机科学教育中的协作软件项目，通过存储库挖掘、通信分析和 AI 辅助分析来评估项目质量和个人贡献。一个试点部署在软件工程课程中，显示出与讲师评估高度一致，学生满意度提高，讲师评估工作量降低。结果表明，AI 辅助分析可以提高计算机科学教育中协作项目评估的透明度和可扩展性。