Outomatiese assessering van eerstejaar HTML- en CSS- werkopdragte

Automatic assessment of first-year HTML and CSS assignments

Authors

  • J Smith Universiteit van die Vrystaat
  • E Kotzé Universiteit van die Vrystaat
  • L Nel Universiteit van die Vrystaat

DOI:

https://doi.org/10.36303/SATNT.2025.44.1.4125

Abstract

Dosente ervaar uitdagings om koderingswerkopdragte vinnig en akkuraat na te sien weens ‘n skerp toename in studentinskrywings. Hierdie studie ondersoek die gebruik van kunsmatige intelligensie, spesifiek groot taalmodelle, vir die outomatiese nasien van HTML- en CSS-werkopdragte onder eerstejaarstudente. Die navorsing bestaan uit twee fases, naamlik eerstens die ontwikkeling van ‘n outomatiese nasienstelsel, en tweedens die evaluering van groot taalmodelle.

Author Biographies

J Smith, Universiteit van die Vrystaat

Departement Rekenaarwetenskap en Informatika, Universiteit van die Vrystaat, Suid-Afrika

E Kotzé, Universiteit van die Vrystaat

Departement Rekenaarwetenskap en Informatika, Universiteit van die Vrystaat, Suid-Afrika

L Nel, Universiteit van die Vrystaat

Departement Rekenaarwetenskap en Informatika, Universiteit van die Vrystaat, Suid-Afrika

Downloads

Published

2026-02-12

Issue

Vol. 44 No. 1 (2025)

Section

Referaatopsommings

License

Copyright (c) 2026 Suid-Afrikaanse Tydskrif vir Natuurwetenskap en Tegnologie

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.