程序设计语言考试中的自动化试卷评分技术是一项非常有意义的研究课题,是在线考试系统的关键技术,因其涉及多方面的理论知识而成为技术难点,目前在该领域内,实用性好而且功能健全的系统很少。在基于程序理解和语义分析的编程题自动评分模型中,用对完整源程序的静态分析和语义等价的转换的方法,将学生程序和作为标准答案的模板程序转化为系统依赖图,通过标准化处理,消除程序中语义等价的表达式的形式多样化,计算它们的语义相似度,应用评分策略给出学生程序的得分。已有的编程题自动评分模型不能对含有指针的学生程序进行自动评分。本文在原有的编程题自动评分模型的基础上,对指针编程题的标准化和自动评分方法进行研究,并在以下几个方面完善原有模型:在词法、语法分析中加入了对指针及相关语法的识别功能;改进了原有的系统依赖图,将指针变量和数组元素用统一的抽象语法树来表示;改进了原模型中的数据流分析算法,充分挖掘指针别名引起的隐含的数据依赖关系;针对目前的指针别名信息表示方法或过于复杂、或存在冗余、或不直观、或不精确的问题,提出了改进的别名信息表示方法;针对目前的指针别名分析算法相对复杂且精度有限的问题,提出了流敏感和上下文敏感的过程间指针别名分析算法,对Banning算法进行改进,结合函数内联的策略,扬长避短地分别处理递归的过程调用和非递归的过程调用;在程序的系统依赖图的标准化处理中,加入了两个阶段:必然别名替换和指针表达式的标准化,最大程度地消除指针程序中的代码多样化;通过对原模型中的匹配和评分策略的研究,根据指针程序的特点作了改进。完善后的自动评分模型应用在“C语言在线考试系统”中,经测试实验证明了模型的正确性和系统的有效性。