Maulana Abul Kalam Azad University of Technology, West Bengal

Indien · R20

Maulana Abul Kalam Azad University of Technology, West Bengal

27 Laborpraktika für den MAKAUT-Lehrplan.

Der B.Tech CSE (R20) der MAKAUT West Bengal, von Programming for Problem Solving über Datenstrukturen und Algorithmen bis zu Java. Jede Lektion ist in Schritte gegliedert, wird kompiliert und von einer echten Toolchain auf Ihrem eigenen Rechner geprüft — das Modell begutachtet Ihren Code im Anschluss, es entscheidet nicht darüber, ob Sie bestanden haben.

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Aktualisiert

Semester für Semester

Studiengang: B.Tech in Computer Science & Engineering. Prüfungsordnung: 2020-21 curriculum (R20). Öffnen Sie einen Kurs, um seine praktischen Einheiten und die Laborlektion zu sehen, die GroutCode jeweils mitliefert.

  1. Semester 2

    2 Module11 LaborlektionenC
    • ESCS201C

      Programming for Problem Solving

      10

      Lektionen

      • From algorithm to program — ten small number algorithms in C
      • Precedence by hand — an arithmetic expression evaluator in C
      Alle 10 Lektionen ansehen
      1. 1From algorithm to program — ten small number algorithms in CEinheit 1 · Introduction to Programming
      2. 2Precedence by hand — an arithmetic expression evaluator in CEinheit 2 · Arithmetic expressions and precedence
      3. 3Decisions and loops — grades, triangles, series and searches in CEinheit 3 · Conditional Branching and Loops
      4. 4Arrays, matrices and strings — index arithmetic in CEinheit 4 · Arrays
      5. 5Search, sort and solve — basic algorithms with their cost countedEinheit 5 · Basic Algorithms
      6. 6A toolbox of C functions — values, arrays and library callsEinheit 6 · Function
      7. 7Thinking recursively — from factorial to quicksortEinheit 7 · Recursion
      8. 8Structures in C — a fraction type and a class registerEinheit 8 · Structure
      9. 9Pointers in C — addresses, strings and a self-referential nodeEinheit 9 · Pointers
      10. 10File handling in C — text streams and a binary record fileEinheit 10 · File handling
    • ESCS291C

      Programming for Problem Solving Lab

      1

      Lektion

      • The PPS lab sheet — thirteen small C programs, from arithmetic to files
      Einheiten ansehen
      1. 1The PPS lab sheet — thirteen small C programs, from arithmetic to filesEinheit LAB · Laboratory

  2. Semester 3

    3 Module6 LaborlektionenCPython
    • PCCCS301C

      Data Structure & Algorithms

      4

      Lektionen

      • Searching sorted and unsorted arrays — linear, binary, bounds and trade-offs
      • Stacks and queues — expression conversion, circular buffers and a heap
      Alle 4 Lektionen ansehen
      1. 1Searching sorted and unsorted arrays — linear, binary, bounds and trade-offsEinheit 1 · Introduction and Searching
      2. 2Stacks and queues — expression conversion, circular buffers and a heapEinheit 2 · Stacks and Queues
      3. 3Linked lists to AVL trees — pointers that build structuresEinheit 3 · Linked Lists and Trees
      4. 4Six sorts, a hash table and graph traversalEinheit 4 · Sorting, Hashing and Graphs
    • PCCCS391C

      Data Structure & Algorithm Lab

      1

      Lektion

      • A data-structures toolkit in C — arrays, stacks, queues, lists, polynomials, AVL trees and hashing
      Einheiten ansehen
      1. 1A data-structures toolkit in C — arrays, stacks, queues, lists, polynomials, AVL trees and hashingEinheit LAB · Laboratory Experiments
    • PCCCS393Python

      IT Workshop (Sci Lab/MATLAB/Python/R)

      1

      Lektion

      • Python from the ground up — conditionals, strings, collections, functions, files and exceptions
      Einheiten ansehen
      1. 1Python from the ground up — conditionals, strings, collections, functions, files and exceptionsEinheit LAB · Programming with Python

  3. Semester 4

    1 Modul1 LaborlektionC
    • PCCCS494C

      Design & Analysis Algorithm Lab

      1

      Lektion

      • The DAA lab in C — from binary search to the 15 puzzle, Bellman-Ford and minimum spanning trees
      Einheiten ansehen
      1. 1The DAA lab in C — from binary search to the 15 puzzle, Bellman-Ford and minimum spanning treesEinheit LAB · Laboratory Experiments

  4. Semester 5

    3 Module7 LaborlektionenJavaC
    • PCCCS503Java

      Object Oriented Programming

      5

      Lektionen

      • Abstract data types in Java — a rational number and the Text ADT, from specification to rep invariant
      • Encapsulation, identity and interface polymorphism in Java — accounts, money, currencies and shapes
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1Abstract data types in Java — a rational number and the Text ADT, from specification to rep invariantEinheit 1 · Abstract data types
      2. 2Encapsulation, identity and interface polymorphism in Java — accounts, money, currencies and shapesEinheit 2 · Features of object-oriented programming
      3. 3Bank accounts and iterators — inheritance and the iterator pattern in JavaEinheit 3 · Inheritance and design patterns
      4. 4A counter with undo — MVC, command objects, hand-built dispatch and garbage collectionEinheit 4 · Model-view-controller pattern
      5. 5Generic containers, word statistics and a headless widget toolkit in JavaEinheit 5 · Generic types, collections and GUIs
    • PCCCS592C

      Operating System Lab

      1

      Lektion

      • Processes, signals, semaphores, threads and pipes — the Unix system-call lab
      Einheiten ansehen
      1. 1Processes, signals, semaphores, threads and pipes — the Unix system-call labEinheit LAB · Laboratory Experiments
    • PCCCS593Java

      Object Oriented Programming Lab

      1

      Lektion

      • Complex numbers, students and a producer-consumer buffer — the Java OOP lab
      Einheiten ansehen
      1. 1Complex numbers, students and a producer-consumer buffer — the Java OOP labEinheit LAB · Lab Experiments (Use Java for programming)

  5. Semester 6

    2 Module2 LaborlektionenSQLC
    • PCCCS691SQL

      Database Management System Lab

      1

      Lektion

      • DBMS lab in SQLite: DDL, constraints, indexes, DML, queries, views, privileges, cursors and triggers on a college databa
      Einheiten ansehen
      1. 1DBMS lab in SQLite: DDL, constraints, indexes, DML, queries, views, privileges, cursors and triggers on a college databaEinheit LAB · Structured Query Language
    • PCCCS692C

      Computer Networks Lab

      1

      Lektion

      • Networks lab without a network: subnets, CRC, stop-and-wait, Go-Back-N and Selective Repeat in C
      Einheiten ansehen
      1. 1Networks lab without a network: subnets, CRC, stop-and-wait, Go-Back-N and Selective Repeat in CEinheit LAB · Laboratory Experiments

Der vollständige Lehrplan mit 47 Kursen ist in der App erfasst, einschließlich der Theoriekurse. Lektionen werden zu den Kurscodes erstellt, die praktische Anteile haben, und die Liste wächst mit jeder Version.

GroutCode steht in keiner Verbindung zu Maulana Abul Kalam Azad University of Technology, West Bengal und wird von dieser Einrichtung nicht unterstützt. Kurscodes und -titel stammen aus den veröffentlichten Schemadokumenten der Einrichtung.

So läuft ein Praktikum ab

Dieselben fünf Schritte für jede Lektion, in jeder Sprache.

  1. 1

    Lehrplan auswählen

    Wählen Sie Ihre Hochschule oder Ihr Prüfungsamt und das Semester oder die Klasse, in der Sie sind. Die Kursliste ist die erfasste offizielle Prüfungsordnung, keine Annäherung.

  2. 2

    Laborlektion öffnen

    Jede Lektion ist ein schrittweises Praktikum zu einem bestimmten Kurs, mit einer Startdatei, die Sie bearbeiten, und einer Testdatei, die Sie nicht anfassen.

  3. 3

    Den Code selbst schreiben

    Die Startdatei enthält die Signaturen und die TODOs. Sie setzen sie im Editor um, in der Sprache, die Ihr Kurs tatsächlich verwendet.

  4. 4

    Die Prüfungen laufen lassen

    Die Toolchain kompiliert und führt die Tests aus — 8 bis 15 über die Lektion verteilt, einer pro Schritt, damit Sie sehen, welche Änderung was kaputt gemacht hat.

  5. 5

    Das Review erhalten

    Sobald die Tests bestanden sind, liest das Modell Ihre Implementierung und nennt Ihnen die Eingabe, an der sie scheitert. Über Bestehen oder Nichtbestehen entscheidet es nie selbst.

Warum der Compiler bewertet und nicht das Modell

Der naheliegende Weg, ein KI-Laborwerkzeug zu bauen, ist, das Modell den Code der Studierenden lesen und sagen zu lassen, ob er korrekt ist. Es ist zugleich der Weg, der ein Werkzeug hervorbringt, dem niemand vertrauen kann. Ein Modell wird Ihnen sagen, Ihr Code funktioniere, obwohl der Compiler das Gegenteil behauptet — und es wird Sie durchfallen lassen wegen eines Stils, den es zufällig nicht mag.

Deshalb sind die beiden Aufgaben getrennt:

  • Das Modell entwirft die Lektion, schreibt die Startdatei und die Tests und liest — nachdem die Tests bestanden sind — was Sie tatsächlich geschrieben haben, und nennt Ihnen die Eingabe, an der es scheitert.
  • Die Toolchain entscheidet, ob es kompiliert und ob jeder Schritt besteht. Dieses Urteil ist nicht verhandelbar, und das Modell fällt es nie.

Und warum Schritte statt einer großen Aufgabe

Ein Praktikum über 40 bis 60 Minuten mit einem einzigen Durchlauf am Ende gibt einem Anfänger genau eine Rückmeldung pro Stunde — und die kommt, wenn längst alle Entscheidungen gefallen sind. Jede Lektion hier besteht aus 8 bis 15 Schritten, jeder mit eigener Anweisung und eigener Prüfung, damit Sie noch wissen, welche Änderung was kaputt gemacht hat, während Sie sich an sie erinnern.

Häufig gestellte Fragen

Deckt GroutCode MAKAUT R20 ab?

Ja. GroutCode liefert die erfasste Prüfungsordnung MAKAUT R20 für B.Tech in Computer Science & Engineering mit — 47 Kurse — samt 27 eigens erstellten Laborlektionen, die bestimmten Kurscodes zugeordnet sind. Der Lehrplan wurde aus den offiziellen Dokumenten übernommen, und Quelle sowie Prüfsumme jedes Dokuments sind in der App vermerkt.

Welche Sprachen verwenden die MAKAUT-Praktika?

C (19 Lektionen), Java (6 Lektionen), Python (1 Lektionen), SQL (1 Lektionen). Die Sprache ist pro Kurscode festgelegt und wird nicht aus dem Titel erraten, denn dasselbe Fach wird an verschiedenen Einrichtungen in verschiedenen Sprachen unterrichtet.

Schreibt die KI das Praktikum einfach für mich?

Nein. Die Startdatei enthält die Signaturen und die TODOs; umsetzen müssen Sie sie. Die Toolchain — nicht das Modell — entscheidet, ob Ihr Code kompiliert und ob jeder Schritt besteht. Die KI kann Ihnen also nicht sagen, Ihr Code funktioniere, wenn der Compiler widerspricht. Was sie im Anschluss tut: Sie liest Ihre Implementierung und zeigt Ihnen die Eingabe, an der sie scheitert.

Funktionieren die Praktika offline?

Die Lektionen, der Lehrplan und der Testrunner sind in der App enthalten und laufen lokal, sodass die Schleife aus Kompilieren und Prüfen ohne Verbindung funktioniert. Der Review-Schritt am Ende nutzt ein Modell — entweder ein lokales oder ein Cloud-Modell mit Ihrem eigenen Schlüssel.

Was muss bei mir installiert sein?

GroutCode erkennt, welche Toolchains auf Ihrem Rechner vorhanden sind, und sagt Ihnen, was fehlt und was es beheben würde. Sie brauchen den Compiler oder Interpreter für die Sprache Ihres Kurses — einen C-Compiler, ein JDK, Python, Node oder SQLite.

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