論文の概要: OpenCoderRank: AI-Driven Technical Assessments Made Easy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06774v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 14:58:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:04.203138
• Title: OpenCoderRank: AI-Driven Technical Assessments Made Easy
• Title（参考訳）: OpenCoderRank: AI駆動の技術的アセスメントが簡単に
• Authors: Hridoy Sankar Dutta, Sana Ansari, Swati Kumari, Shounak Ravi Bhalerao,
• Abstract要約: 本稿では,技術評価をシミュレートするために設計された,使い易いOpenCoderRankを紹介する。 問題セッターと問題解決者の間の橋渡しとして機能し、問題解決者が時間制約や不慣れな問題に備えるのを助ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Organizations and educational institutions use time-bound assessment tasks to evaluate coding and problem-solving skills. These assessments measure not only the correctness of the solutions, but also their efficiency. Problem setters (educator/interviewer) are responsible for crafting these challenges, carefully balancing difficulty and relevance to create meaningful evaluation experiences. Conversely, problem solvers (student/interviewee) apply coding efficiency and logical thinking to arrive at correct solutions. In the era of Large Language Models (LLMs), LLMs assist problem setters in generating diverse and challenging questions, but they can undermine assessment integrity for problem solvers by providing easy access to solutions. This paper introduces OpenCoderRank, an easy-to-use platform designed to simulate technical assessments. It acts as a bridge between problem setters and problem solvers, helping solvers prepare for time constraints and unfamiliar problems while allowing setters to self-host assessments, offering a no-cost and customizable solution for technical assessments in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 組織や教育機関は、コーディングと問題解決のスキルを評価するために、タイムバウンドアセスメントタスクを使用します。 これらの評価は、解の正しさだけでなく、その効率も測定する。 問題セッター(教育者/インタビュアー)はこれらの課題の作成に責任を持ち、難易度と関連性を慎重にバランスさせ、有意義な評価経験を生み出す。 逆に、問題解決者(学生/インタビュータ)は、正しい解に到達するために、コーディング効率と論理的思考を適用します。 LLM(Large Language Models)の時代において、LLMは多様で挑戦的な質問を生成するために問題セッターを支援するが、ソリューションへの容易にアクセスを提供することで問題解決者に対する評価の整合性を損なうことができる。 本稿では,技術評価をシミュレートするために設計された,使い易いOpenCoderRankを紹介する。 これは問題セッターと問題解決者の間の橋渡しとして機能し、解決者が時間制約や不慣れな問題に備えるのを助けながら、セッターが自己ホスト型アセスメントを許容し、リソース制約のある環境で技術的アセスメントのための費用がかからない、カスタマイズ可能なソリューションを提供する。

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