学生的编程水平直接反映技术类课程的学习效果,因此教学考察中程序代码作业的比重也越来越大.由于程序代码作业抄袭成本低,导致抄袭现象不同程度地存在于各高校教学中,严重影响了学生能力的培养和教师教学的效果,打击学生学习的积极性乃至损坏学风.为此以智能且自动化方式找出学生作业的相似之处,分析学生抄袭的总体情况为目的,将人工智能算法和数据处理分析技术相结合,提出一种学生作业抄袭检测方法.首先,分析学生提交的程序代码作业的复杂情况,设计作业数据预处理流程.然后,具体提出了基于KR和Winnowing的程序代码作业相似度检测算法,与传统检测方法相比通过代码格式化等改进手段提升了学生作业相似检测的精准度,并在大批量作业检测实践中,研究优化算法增加了不同学生之间作业相似结果的区分度.为了验证相似度计算部分的有效性和实用性,进一步设计了相关的模拟实验流程(包括与JPlag检测系统的对比),给出在相同实验数据集上不同抄袭类型下的相似度计算结果.最后,依托于科大讯飞博思智慧在线学习平台对该研究进行了真实场景的实际应用.实验结果以及实际应用都表明,该程序代码作业抄袭检测方法,对高校学生程序代码作业相似度检测有效,具有很高的应用价值.