小型內部線上測評系統（Small Private Online Judge，簡稱SPOJ）這個概念是由東南大學的夏小俊課題組最早提出和使用的。
基本介紹
- 中文名：小型內部線上測評系統
- 外文名：Small Private Online Judge
- 適用領域：神經教育學
- 所屬學科：計算機、教育
- 簡稱：SPOJ
- 提出者：東南大學夏小俊課題組
概念,定義,性質,局限,
概念
線上測評系統（Online Judge，簡稱OJ）不僅是高性能的程式測試平台，還是有價值的教育數據獲取工具。網際網路技術的發展推動了線上學習和相關教育數據挖掘的興起，與傳統課堂行為相比，學生的各種線上學習行為是虛擬化和結構化的，因此更容易以高通量方式採集。 在這種背景下，SPOJ的概念被提出。
定義
SPOJ又稱第二類線上測評系統，通常為課程導向，其設定通常針對某門特定課程，用於教師布置作業、檢查學習情況等，用戶群體較為穩定。
簡潔定義：SPOJ = OJ + 課堂
性質
與MOOJ的區別
就像SPOC源自蓬勃發展的MOOC一樣，SPOJ也隨著MOOJ（大型開放線上測評系統）的發展和改進而出現。 UVa，POJ和Codeforces等競賽導向MOOJ的發布為OJ系統的開發框架和服務模式奠定了基礎。隨著高質量開源項目不斷出現，當前技術使SPOJ可以快速部署並套用於編程教學。
與MOOJ不同，SPOJ是“小型”和“內部”的，多由教師構建，導向課程，旨在為特定班級提供更有效的編程任務評測。SPOJ通常不提供任何外部服務，因為它們的註冊必須經過認證，並且Web訪問僅限於校園網，因此其具體存在數量未知。
SPOJ的3A框架
基於SPOJ的實證教育研究符合“ 採集-分析-套用”（3A）的研究架構。SPOJ是支持這些研究的基礎設施，用於發生和存儲原始數據。研究人員可以直接從資料庫中獲取結構化數據，並使用相對較少的計算資源進行分析。
從左至右依次為：基礎設施、採集層、分析層、套用層
與傳統的“假設檢驗”研究架構下的研究不同，3A框架下的實證教育研究旨在挖掘未知領域的模式，從而開發解決實際問題的套用。在3A框架內，實證研究可以同時促進技術和教學方法上的進步。技術套用包括構建學生虛擬行為常模，將OJ數據與期末成績融合的預警模型以及各種教育報表，而教學方法套用包括SPOJ的管理最佳化，課堂教學改進等。從這個角度來看，一項完整的3A研究等效於構建將SPOJ與套用連線的教育數據ETL管道。
局限
特殊行為影響
SPOJ的用戶關係通常非常緊密，因為他們是在同一間教室甚至在同一間宿舍中學習的學生。因此，單個用戶的特殊行為可能對用戶群體產生顯著的影響。一方面，必須採取強有力的措施來消除負面行為的影響；另一方面，在SPOJ用戶生態中導致良性循環的積極行為更值得關注、記錄和研究。
黑盒屬性
任何虛擬行為都具有一定欺騙性。具有良好編程基礎的學生可能不會認真對待基本問題，而總是及時有效地完成作業的學生實際上可能是作弊者，需要更多數據才能準確表征這些行為。老師對學生基本情況的理解和基於行為的聚類分析也有助於捕獲這種“欺騙性”行為。
內部化效應
SPOJ嚴格管控的要求使其無法公開訪問，並且限制了用戶規模。這樣雖然保證了SPOJ的運行效率和數據質量，但不利於同行之間的溝通，也不利於教育智慧型的擴展。解決此難題的方法是建立一個公共資料庫，並根據公認的數據標準公開SPOJ數據。
