📊 学生作业评价说明
📌 实时评价数据请查看:学生作业实时展示面板
本页只介绍评价体系。具体每位同学的得分会随 GitHub Action 每 24 小时自动更新。
🎯 评分制度
总分:100 分(按已上课的周次归一化)
| 评分维度 | 权重 | 说明 |
|---|---|---|
| 内容完成度 | 70% | README 质量、截图、代码、视频等 |
| 学习态度 | 30% | 提交频率、及时性 |
| Pages 加分 | +3~5 | 启用 GitHub Pages 并通过健康度检测 |
📋 每周作业权重
| 周次 | 主题 | 权重 |
|---|---|---|
| Week 2 | ROS2 环境配置 | 5 |
| Week 3 | GitHub 与命令行 | 5 |
| Week 4 | Python 仿真 | 8 |
| Week 5 | 机器人运动学 | 8 |
| Week 6 | KITTI 实验 | 8 |
| Week 7 | Markdown 整理 | 5 |
| Week 8 | Docker 容器 | 8 |
| Week 9 | 数学基础(网课) | 8 |
| Week 10 | YOLO 检测 | 10 |
| Week 11 | 目标追踪 | 10 |
| Week 12 | 视觉与语音 | 10 |
| Week 13 | 期末项目 | 15 |
| 合计 | 100 |
🏷️ 等级评定
| 分数段 | 等级 | 等级 | 分数段 |
|---|---|---|---|
| 95-100 | A+ | C+ | 60-64 |
| 88-94 | A | C | 55-59 |
| 82-87 | A- | C- | 50-54 |
| 76-81 | B+ | D | 35-49 |
| 70-75 | B | F | < 35 |
| 65-69 | B- |
由于尚未上课的周次(如 Week 12、Week 13 在某段时间内)不计入总分,因此总分按"已上课周次的得分总和 / 已上课周次的权重总和 × 100"归一化。
🤖 自动评价工作流
每日 22:00(北京时间)
↓
GitHub Actions 触发评价
↓
读取 students/roster.json(仅 GitHub 仓库 URL)
↓
通过 GitHub API 分析每个仓库的:
• Git Trees(识别 week 文件夹,支持各种命名)
• Commits 历史
• README 内容(深度分析)
• 图片、代码、文档统计
• GitHub Pages 健康度检测
↓
生成总分、等级、改进建议
↓
生成 students/index.html 展示面板
↓
自动提交并部署到 GitHub Pages
📂 支持的文件夹命名
系统会自动识别以下命名格式:
| 格式 | 示例 |
|---|---|
| 英文 | week2, Week_3, WEEK 4, week-5 |
| 数字在前 | 2week, 10_week |
| Homework | homework1, homework10, hw_5 |
| 简写 | w2, w10 |
| 中文 | 第2周, 第十周, 第十二周 |
| 章 | 第3章, chapter5 |
| 自定义带日期 | wxh3月12日week2 |
| 多级嵌套 | 机器人课程作业/week2/... |
🌐 GitHub Pages 自动检测
系统会自动检测每位学生是否启用了 GitHub Pages(https://<username>.github.io/<repo>/),并:
- ✅ 页面健康度评分:标题、样式、内容完整性
- 🖼️ 图片加载检测:扫描首页和子页面的所有
<img>、检查 404 - 📋 生成改进建议:图片路径错误、缺少 CSS 主题等
- 🏆 额外加分:健康度 ≥85 可获得 +5 分(最多)
🔒 隐私保护
- ✅ 仅展示 GitHub ID 和公开头像
- ❌ 不展示学生姓名、学号
- 📝 详见 隐私保护说明
💡 高分小贴士
- 及时提交:在课程当周内完成本周作业(提前完成有加分)
- 撰写详细 README:>1500 字符可拿到 README 满分
- 包含问题与思考:README 中讨论"问题/难点/思考"额外加分
- 撰写学习总结:README 中"总结/心得/收获"额外加分
- 添加运行截图:每个作业 3-5 张关键截图
- 代码文件齐全:把可运行的代码完整提交
- 多次提交迭代:体现持续学习的态度
- 启用 GitHub Pages:把作业部署成可访问的网页(最多 +5 分)
📞 如有疑问
- 📧 提交 GitHub Issue 到课程仓库
- 💬 在课程微信群中提问
- 📚 查阅 GitHub Actions 使用指南
信韩大学 软件学院 · AI 机器人课程 · 2026