AAdaptive Practice Engine

Αρχιτεκτονική

Η κεντρική αρχή δεν είναι ο διαχωρισμός software / hardware αλλά ένα σύστημα plugin ανά τύπο μαθήματος. Κάθε lane ορίζει ρητά τέσσερα πράγματα: τον τύπο sandbox, το εργαλείο εκτέλεσης, τη λογική σύγκρισης, και το σχήμα σφαλμάτων που παραδίδει στο Rule Engine. Νέο μάθημα σημαίνει νέο lane — ο πυρήνας του Router δεν ξαναγράφεται.

Διαδρομή μιας υποβολής

βήμα 1
Υποβολή

Ο φοιτητής υποβάλλει κώδικα, netlist, ρύθμιση ή κείμενο.

βήμα 2
API Gateway

TLS termination και rate limiting ανά φοιτητή.

βήμα 3
Job Router

Δρομολόγηση στο lane του μαθήματος. Ο πυρήνας δεν γνωρίζει compilers ή simulators.

βήμα 4
Sandbox pool

Δέσμευση απομονωμένου περιβάλλοντος με όρια cgroup και timeout.

βήμα 5
Εκτέλεση

Μεταγλώττιση/lint, εκτέλεση, σύγκριση με golden reference ή ανοχή.

βήμα 6
Rule Engine

Μετατροπή ακατέργαστης εξόδου εργαλείου σε δομημένο, διδακτικό σφάλμα.

βήμα 7
Learner model

Ενημέρωση θ (IRT), p(known) (BKT), χρονοπρογραμματισμού επανάληψης.

βήμα 8
Επιλογή επόμενου

Ζώνη επικείμενης ανάπτυξης, γράφος προαπαιτούμενων, έλεγχος έκθεσης.

Τα lanes

{ }Προγραμματισμόςακριβής σύγκριση
Sandbox
gVisor
Εργαλεία
gcc/clang · unit tests — gVisor (runsc) ανά υποβολή, χωρίς δίκτυο
Ψηφιακή σχεδίασηακριβής σύγκριση
Sandbox
Ντετερμινιστικός simulator
Εργαλεία
Verilator — lint pass + testbench, ακριβής σύγκριση waveform
Αναλογικάσύγκριση με ανοχή
Sandbox
Ντετερμινιστικός simulator
Εργαλεία
Ngspice — .op/.dc/.tran, σύγκριση με ανοχή έναντι reference waveform
Δικτύωσηισχυρισμοί
Sandbox
Network namespace
Εργαλεία
Mininet / Containerlab σε network namespaces — ping, traceroute, έλεγχος πινάκων & κανόνων
Θεωρίαrubric
Sandbox
Grader (χωρίς εκτέλεση)
Εργαλεία
embeddings (formative) · LLM-as-grader με rubric · δειγματοληπτικός ανθρώπινος έλεγχος

Στο demo, τα lanes software εκτελούν πραγματικά Python/C/JavaScript στο μηχάνημα. Τα lanes digital, analog και network χρησιμοποιούν ενσωματωμένους ντετερμινιστικούς simulators γραμμένους για αυτόν τον σκοπό (υποσύνολο Verilog, επιλύτης MNA με Newton–Raphson, εξομοίωση προώθησης L3) στη θέση των Verilator, Ngspice και Mininet της παραγωγής. Η διεπαφή προς τον Router είναι η ίδια.

Αποφάσεις που καθορίζουν τη συμπεριφορά

Η ανοχή δεν έχει προεπιλογή

Στο analog lane, άσκηση χωρίς εύρος ανοχής εγκεκριμένο από τον διδάσκοντα δεν βαθμολογείται καθόλου — επιστρέφει σφάλμα ρύθμισης. Μια σιωπηρή προεπιλογή θα οδηγούσε σε άδικη βαθμολόγηση.

Η μη σύγκλιση είναι ξεχωριστή κατηγορία

Όταν ο επιλύτης δεν συγκλίνει, ο φοιτητής δεν βλέπει «λάθος τιμές» αλλά ρητή ένδειξη ασταθούς κυκλώματος, με διαφορετική υπόδειξη.

Σφάλμα υποδομής δεν χρεώνεται στον φοιτητή

Αν λείπει runtime ή καταρρεύσει ένα lane, το attempt καταγράφεται για ιχνηλασιμότητα αλλά η εκτίμηση ικανότητας μένει αμετάβλητη.

Ο έλεγχος απομόνωσης είναι υποχρεωτικό test

Κάθε υποβολή στο networking lane ελέγχεται ρητά ότι δεν ανοίγει διαδρομή εκτός lab. Ένα πέρασμα εδώ είναι αποτυχία ασφαλείας, όχι απλή αποτυχία άσκησης.

Η θεωρία δεν βαθμολογείται τυφλά

Ομοιότητα με λύση αναφοράς χρησιμοποιείται μόνο ως βοηθητικό σήμα. Χαμηλή εμπιστοσύνη ή summative βαρύτητα στέλνει την υποβολή σε ουρά ανθρώπινου ελέγχου, και ο βαθμός δεν οριστικοποιείται πριν από αυτόν.

Κάθε παραγόμενο item περνά από άνθρωπο

Το item factory δεν δημοσιεύει ποτέ μόνο του. Ένα αυτόματα παραγόμενο template μπορεί να αλλάξει άθελα τη δυσκολία μιας άσκησης — το gate έγκρισης το αποτρέπει.

Ο adaptive loop

IRT — πού βρίσκεται ο φοιτητής

Μοντέλο 3PL. Το θ επανεκτιμάται με EAP από όλο το ιστορικό μετά από κάθε υποβολή, ώστε διόρθωση παραμέτρων μιας άσκησης να αναπροσαρμόζει και το παρελθόν. Η μερική βαθμολογία μπαίνει ως συνεχής έκθεση στην πιθανοφάνεια.

BKT — τι έχει κατακτήσει

Πιθανότητα γνώσης ανά μαθησιακό στόχο, με παραμέτρους ανά lane. Πλαφόν στο 0,97 και ρητή λήθη με τον χρόνο: ένας στόχος που δεν εξασκείται επανέρχεται στη δεξαμενή.

Επιλογή — τι έχει νόημα τώρα

Στοχευμένη πιθανότητα επιτυχίας ~75% στην εξάσκηση, μέγιστη πληροφορία Fisher στη διάγνωση. Πάνω σε αυτό: πύλη προαπαιτούμενων, οφειλόμενες επαναλήψεις, αβεβαιότητα, ποικιλία lane, έλεγχος έκθεσης.

Φάσεις ανάπτυξης και τι καλύπτει το demo

0
Θεμέλια υποδομής~2 μήνες

Job Router με αφαίρεση lane, sandbox pool, σχήμα βάσης, πλήρες observability layer.

Υλοποιημένο: Router, lanes, audit trail, /ops.

1
Software lane MVP~2 μήνες

Πλήρες software lane, parsers Rule Engine ανά γλώσσα, editor, pilot σε εισαγωγικό μάθημα.

Υλοποιημένο: πραγματική εκτέλεση Python/C/JS με test cases.

2
Hardware lanes~3 μήνες

Verilator και Ngspice, σύγκριση με ανοχή, χειρισμός μη σύγκλισης.

Υλοποιημένο ως ενσωματωμένοι simulators (Verilog subset, MNA + Newton–Raphson).

3
Networking lane~3 μήνες

Socket labs μέσω namespaces, topology orchestrator, ενίσχυση απομόνωσης.

Υλοποιημένο: εξομοίωση L3 με έλεγχο δρομολόγησης, ACL και υποχρεωτικό test απομόνωσης.

4
Θεωρία και adaptive loop~2 μήνες

Υβριδική βαθμολόγηση, item factory με ανθρώπινο gate, IRT/BKT με γράφο προαπαιτούμενων.

Υλοποιημένο: rubric grading με κατώφλι εμπιστοσύνης, ουρά ελέγχου, πλήρης adaptive loop.

5
Pilot expansionσυνεχές

Επέκταση σε περισσότερα μαθήματα, capacity planning, βρόχος ανατροφοδότησης.

Εκτός demo.

Τι δεν κάνει το demo
  • · Δεν τρέχει Firecracker ή gVisor — η απομόνωση εδώ είναι διεργασία με αυστηρό timeout και περιορισμένο περιβάλλον.
  • · Δεν καλεί LLM για βαθμολόγηση θεωρίας — χρησιμοποιεί ντετερμινιστικό rubric με μετρήσιμη εμπιστοσύνη, ώστε η ροή του ανθρώπινου ελέγχου να είναι επιδείξιμη χωρίς εξωτερική εξάρτηση.
  • · Δεν στήνει πραγματικά network namespaces — η εξομοίωση προώθησης είναι πλήρης σε επίπεδο 3 αλλά δεν αντικαθιστά penetration test.